数据领导者的生成式人工智能扩展技术指南
内容提要
数据和人工智能领导者们正在努力推动生成式人工智能（gen AI）应用案例的发展，但数据管理仍然是一个主要障碍。为了解决这个问题，组织可以改进数据质量、利用gen AI构建更好的数据产品以及加速数据解决方案的开发。文章提供了三个行动建议：改进数据质量、利用gen AI构建更好的数据产品、探索关键的数据管理考虑因素。
关键要点
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数据管理是生成式人工智能应用案例发展的主要障碍。
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70%的顶尖企业在整合数据到AI模型中遇到困难，主要包括数据质量和数据治理流程的问题。
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组织需要改进数据质量，以支持生成式人工智能的应用案例。
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利用生成式人工智能构建更好的数据产品，可以加速数据解决方案的开发。
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生成式人工智能工具可以生成合成数据，以解决数据获取困难的问题。
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数据产品的开发可以通过生成式人工智能工具加速，提高输出质量。
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采用端到端的方法构建数据管道，可以节省80%至90%的时间。
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企业需要确保数据的可信性和可理解性，以便生成数据产品。
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使用基于代理的框架可以更好地管理生成式人工智能应用程序的复杂性。
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在数据产品迁移过程中，选择合适的语言模型至关重要。
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保护数据安全和整合编码最佳实践是扩展生成式人工智能解决方案的关键。
延伸问答
生成式人工智能应用案例发展的主要障碍是什么？
数据管理是生成式人工智能应用案例发展的主要障碍，尤其是数据质量和数据治理流程的问题。
如何改进数据质量以支持生成式人工智能？
组织需要获取更准确的源数据，并采用新的工具和方法来提升数据质量，确保数据的可信性和可理解性。
生成式人工智能如何加速数据产品的开发？
生成式人工智能可以通过自动生成数据转换管道和文档，显著加快数据产品的开发速度和输出质量。
在数据产品迁移过程中，选择合适的语言模型有多重要？
选择合适的语言模型至关重要，因为不同的模型在处理特定编码语言时的效率和准确性可能有所不同。
如何利用生成式人工智能生成合成数据？
数据和人工智能领导者可以使用生成式人工智能工具生成合成数据，以测试用例的有效性或创建新的数据集。
企业如何确保生成式人工智能解决方案的安全性？
企业需要在开发过程中保护数据，并自动化集成编码最佳实践，以降低风险并确保合规性。
