如何构建AI原生系统
内容提要
文章讨论了企业如何从传统软件转向AI原生应用，强调治理和合规性的重要性。通过建立分层架构，确保敏感数据不接触第三方API，实现AI系统的异步和持久性。AI系统利用小型语言模型进行任务分类，节省推理成本，并确保审计准备。最终目标是将AI转变为透明的业务指标，使组织在95%的任务中以AI速度运作，同时保持100%的合规性。
关键要点
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企业软件从传统的确定性逻辑转向AI原生应用，强调治理和合规性的重要性。
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通过建立分层架构，确保敏感数据不接触第三方API，AI系统实现异步和持久性。
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小型语言模型用于任务分类，节省推理成本，并确保审计准备。
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AI系统的目标是将其转变为透明的业务指标，使组织在95%的任务中以AI速度运作，同时保持100%的合规性。
延伸解读
AI原生系统的治理与合规性
在构建AI原生系统时，治理和合规性是不可忽视的关键因素。企业需要确保AI系统在处理敏感数据时不违反公司政策，尤其是在使用第三方API时。通过建立分层架构，企业可以有效地保护个人信息，避免数据泄露，从而实现合规性目标。
小型语言模型的优势
小型语言模型在AI原生系统中扮演着重要角色，能够有效分类任务并节省推理成本。通过将简单任务分配给小型模型，企业可以显著降低计算开销，同时确保复杂任务得到适当处理。这种策略不仅提高了效率，还为企业节省了资源。
从传统软件到AI原生应用的转变
企业在转型过程中需注意，从传统的确定性逻辑转向AI原生应用意味着要重构整个业务流程。这一转变不仅涉及技术的更新，还需要文化和管理方式的适应，以确保AI系统能够顺利融入现有的业务环境中。
延伸问答
企业如何从传统软件转向AI原生应用？
企业需要重建其架构，采用分层设计，确保敏感数据不接触第三方API，同时实现AI系统的异步和持久性。
AI原生系统的治理和合规性为何重要？
治理和合规性确保AI系统在执行任务时不违反企业政策，保护敏感数据的安全性。
小型语言模型在AI系统中有什么作用？
小型语言模型用于任务分类，能够节省推理成本，并确保系统的审计准备。
如何确保AI系统的审计准备？
通过使用定制的检查点保存器，确保每个操作都被记录并持久化到数据库中，以便于审计。
AI原生系统如何实现异步和持久性？
AI系统通过消息队列（如Kafka）保持状态，即使在容器崩溃时也能恢复到之前的状态，确保零数据丢失。
AI系统如何转变为透明的业务指标？
通过将AI的决策过程记录为审计日志，并将其与业务指标关联，使组织能够实时监控AI的表现。
