通过小型语言模型（SLM）和检索增强生成（RAG）构建更便宜、更安全、可审计的人工智能
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内容提要
企业结合小型语言模型（SLM）与检索增强生成（RAG）架构，能有效降低基础设施成本，提高响应准确性和可审计性。SLM专注于特定领域，适合企业平台的可持续运行，而RAG通过引用权威数据源增强输出可信度。模块化代理架构使每个代理独立负责特定功能，便于扩展、治理，确保合规性和操作控制。
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关键要点
- 企业结合小型语言模型（SLM）与检索增强生成（RAG）架构，能有效降低基础设施成本。
- SLM专注于特定领域，适合企业平台的可持续运行。
- RAG通过引用权威数据源增强输出的可信度，提高响应准确性和可审计性。
- 模块化代理架构使每个代理独立负责特定功能，便于扩展和治理。
- SLM与RAG的结合提供了高效、准确和可控的AI系统设计方案。
- SLM在CPU或适度GPU上运行，降低每次请求的基础设施成本。
- RAG通过版本控制的数据源提高信任度和可解释性。
- 模块化代理架构允许企业将AI系统设计为多个独立的代理，便于管理和扩展。
- 代理之间的通信需要通过安全的标准协议进行设计，以确保可管理性。
- 治理定义了代理的自主权和何时需要人工干预，确保合规性。
- 企业可以根据风险承受能力和合规要求采用不同的自主级别。
- SLM + RAG架构支持灵活的部署模式，包括本地、混合云和边缘环境。
- 可观察性在模块化AI代理中至关重要，确保系统行为的透明性。
- 合规监控的案例展示了如何在模块化代理中实现审计和控制。
- SLM + RAG在成本效率、低延迟推理和权威数据输出方面表现优异。
- 未来的方向包括多模态SLM、政策即代码框架和跨代理语义搜索。
- SLM + RAG系统与绿色软件实践相一致，支持可持续发展目标。
