可組合架構是不可妥協的
可組合架構的模組化特性使得低代碼或無代碼的開發方式成為可能，這不僅使AI開發變得更加普及，也加速了生成式AI在各行各業的應用。
在迅速發展的生成式AI應用領域中，可組合架構正逐漸成為構建可擴展AI驅動應用的框架。通過API整合獨立的模組化組件，開發者能夠快速創建定制化解決方案。
以可組合架構設計可擴展性
這種模組化的方法使開發者可以通過組合多個小型模組來構建應用，從而提供靈活性、可擴展性以及對AI解決方案部署的增強控制。
“並不是每個項目都需要這種方法，”Fractal的首席顧問Jaspinder Singh指出。“如果你正在構建一些小型且簡單的東西，試圖使一切模組化可能會讓你過度思考。但是如果你計劃擴展，且有很多人將會使用你的應用，那麼可組合架構就真正發揮其優勢了。”
可擴展性是可組合架構的主要優勢之一。Singh強調，單個模組可以根據需求獨立擴展，從而優化生成式AI應用的資源使用。
例如，數據處理模組可能需要比前端用戶界面更頻繁的擴展。這種選擇性擴展有助於通過避免不必要的資源分配來控制成本。
可組合架構旨在支持快速實驗和細緻控制，這在快速變化的生成式AI世界中尤其有用。隨著新AI模型的頻繁出現，能夠以最小的干擾來整合和測試這些模型，確保應用保持相關性和時效性。
可組合範式還允許在定制開發和利用現成模組之間取得平衡。使用模組化API和已建立的組件來處理常規任務，使開發者能夠專注於精煉特定的業務邏輯，從而縮短上市時間並加快迭代速度。
“公司再也無法承擔從零開始構建一切的成本，”Singh表示。“這些模組化組件讓你能夠快速行動，保持競爭力，特別是在快速發展的科技驅動行業中。”
在生成式AI系統中整合基礎模型
基礎模型作為可組合生成式AI系統的基本構建塊。這些模型作為基層，可以針對特定任務進行微調或增強，為模組化應用程序提供靈活的起點。
內容創建系統便是這種靈活性的範例：組織可以將GPT-4集成到文本生成中，並搭配圖像生成模型如Flux-pro，從而實現無縫的工作流程。這種模組化方法使得最佳AI能力的戰略組合成為可能。
根據Singh的說法，來自每個模型的輸出可以被路由到專門的模組進行進一步處理，如抄襲檢測、語法修正或風格增強。這導致了一個強大但靈活的工作流程，其中每個組件執行其專門的功能，同時保持系統的一致性。
該架構在適應性方面表現出色，組織可以隨著技術的演變改進或更換個別組件，確保其AI系統保持最新，而無需進行全面重建。
構建更好的提示管理
提示工程在生成式AI應用中至關重要，但在大規模管理和優化提示時面臨重大挑戰。可組合架構通過將提示管理視為整體系統中的一個獨立模組來解決這一問題。
“我們看到組織在提示的一致性和版本控制方面掙扎，”Singh指出。“通過在可組合架構中引入集中式提示庫，團隊可以標準化他們的方法，同時保持靈活性。當與A/B測試提示、模型和數據變化的實驗功能結合時，這尤其有用。”
可組合架構使這種對提示管理、監控和模型評估的結構化方法成為可能，開發者可以在各自的模組中管理這些活動。
可組合生成式AI系統中的安全性和合規性
雖然可組合架構提供了更大的靈活性，但它們也帶來了獨特的安全性和合規性挑戰。模組化生成式AI系統的分散性質要求對數據安全進行管理，因為敏感數據可能在多個模組之間流動。
遵守數據保護法至關重要，尤其是在數據需要超出組織基礎設施時。在這種情況下，僅應轉移必要數據，所有機密信息都應在內部安全處理。
此外，生成式AI模型可能容易受到對抗性攻擊，即惡意輸入試圖操縱模型行為。Singh建議，輸入和輸出審查應作為可組合AI管道的一個常規部分，並應配備安全通信通道和訪問控制機制。強大的數據治理框架，以及定期的安全審計，有助於確保應用環境的安全性。
組合未來之路
可組合架構的靈活性為生成式AI應用提供了一條有希望的前進道路。隨著標準化接口的演變，Singh強調，組織可以避免供應商鎖定，並實驗各種競爭的AI解決方案，以找到最適合他們需求的方案。
然而，實施可組合架構可能會面臨挑戰。整合多個模組並從實驗環境過渡到生產環境，尤其是在AI工具和技術迅速發展的情況下，存在挑戰。數據隱私、知識產權和模型可靠性仍然是關鍵關注領域，隨著組織擴展其生成式AI應用，這些領域需要持續關注。
Singh建議，在AI應用的整個生命週期中進行全面監控，從構思到部署，以確保模組化生成式AI系統的無縫運行。可觀察性框架和GenAIOps實踐可以跟蹤模型準確性、應用性能和成本效率等指標。這將提供系統健康狀況的全面視圖，並有助於開發可靠且有效的生成式AI解決方案。
通過擁抱可組合架構，組織可以迅速適應AI不斷變化的環境，從模組化系統提供的增強靈活性、可擴展性和安全性中獲益。
這篇文章的討論不僅揭示了可組合架構的技術優勢，也強調了其在現今快速變化的商業環境中的重要性。隨著越來越多的企業尋求數字轉型，能夠靈活應對市場需求的架構將成為未來成功的關鍵。然而，如何在實施過程中克服挑戰，特別是在數據安全和合規性方面，仍然需要企業在策略上作出深入思考和規劃。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
