程序員都應該了解的7款API接口平臺
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考慮供應商部署選項。是單租戶還是私有云？這方面的知識至關重要，因為它會影響可擴展性、控制以及根據企業需求定制解決方案的能力。
不要忽視基礎設施需求。評估供應商是否提供強大的基礎設施支持，以及是否可以選擇自托管。
評估供應商如何處理數據分離，確保敏感信息得到保護和安全處理。查看是否具有編輯功能等功能，以確保符合隱私法規并保護貴組織的敏感數據。
在管理數據的生命周期時，了解數據源及其如何形成基礎模型是關鍵。您要確保所選擇的供應商符合您的數據要求并遵循最佳實踐。
數據隱私是最受關注的問題。尋找能夠分離客戶數據并采取嚴格保障措施保護敏感信息的生成式人工智能供應商，包括數據匿名化、同意管理和遵守數據保護法規。
公司應明確哪些數據歸誰所有，以及何時易手。
尋找具有定制和集成靈活性，并能與現有系統順利集成的供應商。
定制人工智能生成模型的能力就像擁有一個裁縫，可以為您的業務挑戰量身定制解決方案。尋找一家允許您使用專有數據集對人工智能算法進行微調的供應商，這樣您就能獲得直接影響業務運營的寶貴見解。
除了定制，集成也是最大化生成式人工智能優勢的關鍵。尋找一家了解將其解決方案與現有基礎設施和工作流程集成的重要性的供應商。
考慮供應商與您所在行業常用的第三方服務和應用程序的兼容性。這能讓您將生成式人工智能無縫集成到現有工具和系統中，提高整個組織的生產力和協作能力。
通過優先考慮定制和集成功能，您可以選擇一個完全符合貴組織需求并能無縫集成到貴組織運營中的人工智能生成解決方案。關鍵是要找到一家能在定制、集成和易于實施之間取得適當平衡的供應商，以充分釋放生成式人工智能的業務潛力。
選擇一個優先考慮強大安全措施的人工智能生成解決方案至關重要。以下是評估生成式人工智能供應商時應牢記的一些關鍵注意事項：
說到企業安全，最重要的是要找到一個和你一樣重視數據安全的供應商，讓你在人工智能領域高枕無憂。
確保LLM的內容不帶偏見和毒性是最重要的。
首先，要尋找具有強大的反偏差和毒性機制的供應商。行業標準、基準或毒性檢測閾值至關重要。尋找已制定準則來識別和過濾有毒內容的供應商。
要了解偏差數據的來源以及用于訓練和微調人工智能模型的方法，透明度是關鍵。負責任的供應商會提供有關其流程的見解。
考慮是否有自動輸出后過濾功能和措施來確保生成內容的多樣性。如果供應商提供過濾和增強輸出的工具，則表明其致力于提供廣泛的觀點，并避免可能延續錯誤信息和偏見的內容。
確保為企業解決方案選擇的供應商符合法律法規要求。以下是一些主要考慮因素：
通過仔細評估 LLM 和生成式人工智能供應商的法律和監管合規性，您可以建立一個安全、合法的合作伙伴關系，以滿足貴組織的要求，保護您的數據和知識產權。
在評估 LLM 和生成式人工智能供應商的企業解決方案時，可擴展性和性能是至關重要的考慮因素。為確保大型數據集的順利運行，應尋找擁有強大的基礎設施和系統，能夠高效處理和生成大規模內容的供應商。它們應能在不影響性能或質量的情況下處理不斷增加的數據量。
在高需求場景中，評估供應商如何減少人工智能幻覺和不準確性至關重要。尋找具有檢測和解決這些問題機制的供應商，確保生成的輸出保持可靠和連貫。這有助于保持內容的完整性，防止生成無意義或不準確的信息。
人工監督和審查在保持準確性、相關性和質量方面發揮著至關重要的作用。雖然人工智能模型對內容生成至關重要，但人工輸入和專業知識也非常寶貴。尋求那些支持強大人工審核流程的供應商，這樣人工編輯和審核人員就可以輕松地與人工智能模型并肩工作，完善和提高生成的內容。這樣可以確保人工智能自動化與人工監督之間的平衡，從而實現高質量的產出。
在為企業解決方案選擇 LLM 和生成式人工智能供應商時，您需要人工智能監控和報告做到透明和負責。
首先，要考慮人工智能模型決策過程的透明度和可解釋性。尋找能夠深入了解底層算法和考慮因素的供應商，以便您了解并驗證生成內容背后的推理。
其次，評估生成式人工智能平臺中遙測和安全事件的可見性。通過訪問數據，您可以深入了解性能、使用情況和安全性，從而監控和分析模型的行為，確保合規性并識別潛在的問題或漏洞。
最后，探索可用于評估生成式人工智能模型的有效性、準確性和用戶反饋的報告類型。尋找能夠提供全面報告的供應商，這些報告應突出顯示內容質量、用戶滿意度和模型性能等關鍵指標。通過這些報告，您可以評估人工智能模型的影響和價值，并就其在企業中的使用做出明智的決策。
在選擇 LLM 或生成式人工智能供應商時，財務和運營方面是主要因素。一些關鍵的考慮因素包括成本、支持和定制。
評估生成式人工智能模型微調或定制的相關成本。了解定價結構，確定其是否符合您的預算和預期投資回報。
使用人工智能是一個巨大的文化轉變。它需要大量的變革管理工作。僅僅依靠技術是不夠的。要考慮是否能為您的員工提供支持和培訓。尋找能夠提供全面支持、文檔和培訓資源的供應商，以確保順利集成和持續成功運行。
探討在企業層面禁用某些人工智能生成功能的可能性。確保供應商提供必要的控制和選項，以滿足您的運營需求和合規標準。
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作為企業領導者，在為人工智能解決方案選擇供應商時，必須做出明智的決定。研究和評估不同的供應商，考慮他們的跟蹤記錄、聲譽和客戶評價。與潛在供應商進行充分討論，提出相關問題，并尋求明確貴組織的任何具體問題或要求。
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原文鏈接：How to evaluate LLM and generative AI vendors for enterprise solutions
