即将到来的生成AI浪潮将比我们有生之年或者可能是任何生命的任何科技创新都更加革命性。- Salesforce的首席执行官马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）
在今天数据驱动的环境中，组织不断寻求创新的方法来从他们庞大且不断扩张的数据集中获取价值。数据湖已成为现代数据架构的基石，为存储和管理各种数据类型提供了可扩展和灵活的基础。同时，生成人工智能（AI）正在掀起浪潮，使机器能够模仿人类创造力并自主生成内容。
数据湖与生成AI的融合为企业和开发者提供了令人兴奋的可能性。它赋予他们利用数据资源的全部潜力，创建能够动态生成内容、洞察和解决方案的基于AI的应用程序。然而，要在这个充满活力的领域中探索，需要正确的工具和策略。
在本博客中，我们将探索赋予开发者和数据科学家利用这两种变革性技术之间的协同关系的基本工具和技术。
以下是在数据湖之上支持生成AI应用程序所需的基本能力和工具：
矢量数据库
使用矢量搜索将大型语言模型（LLM）与生成AI相结合是一种最先进的方法，旨在减轻AI驱动的内容生成中最重要的挑战之一：幻觉。 GPT等LLM以其生成类似人类的文本的能力而闻名，但有时会产生事实不正确或误导的信息。这个问题被称为幻觉，是因为LLM根据从大量文本语料库中学习的模式和关联生成内容，有时没有事实依据。
矢量搜索是机器学习和信息检索的强大技术，在通过将生成内容与可靠来源、现实世界知识和事实准确性进行对齐的过程中发挥着重要作用。
自动机器学习
自动机器学习（AutoML）帮助您自动将机器学习应用于数据集。您提供数据集并标识预测目标，而AutoML会准备数据集进行模型训练。然后，AutoML会执行和记录一系列试验，并创建、调整和评估多个模型。
您可以通过集成Google AutoML或Azure AutoML等AutoML平台进一步简化流程，这些平台可以自动化培训和调整AI模型的过程，减少了大量手动配置的需求。
模型服务
模型服务是使训练过的模型可以向用户提供新数据的预测的过程。在数据湖上的生成AI应用程序的环境中，模型服务在启用用户生成创造性文本格式、翻译语言和以启发性方式回答问题方面起着关键作用。
在数据湖上的生成AI应用程序中使用模型服务的一些主要优点包括：
- 可扩展性：模型服务系统可以扩展以处理任何量级的流量。这对于可能非常受欢迎且产生大量流量的生成AI应用程序非常重要。
- 可靠性：模型服务系统经过精心设计，具有高度的可靠性。这对于生成AI应用程序非常重要，它需要24/7对用户可用。
- 安全性：模型服务系统可以配置为非常安全。这对于可能处理敏感数据的生成AI应用程序非常重要。
与此同时，自建模型服务的成本对于较小的公司来说可能令人望而却步。这就是为什么许多较小的公司选择将模型服务需求外包给第三方提供商的原因。
LLM Gateway
LLM Gateway是一个使人们更容易使用来自不同供应商的不同大型语言模型（LLM）的系统。它通过提供与所有不同LLM交互的单一接口，并封装了使用它们的最佳实践，从而实现这一目的。它还通过跟踪向LLM发送和接收的数据，并在发送之前对数据运行个人身份信息（PII）清理启发式，管理数据。
换句话说，LLM Gateway是使用LLMs的一站式服务。它使得使用LLMs变得简单，并帮助人们安全高效地使用它们。
LLM Gateways具有以下目的：
- 简化将这些强大的语言模型集成到各种应用程序中的过程。
- 提供用户友好的API和SDK，降低利用LLMs的门槛。
- 启用预测缓存以跟踪重复的提示。
- 限制速率以管理成本。
提示工具
提示工具可以帮助您为生成式AI工具编写更好的提示，从而在许多方面改进响应：
- 减少歧义： 提示工具可以帮助您更清晰、更准确地传达您的需求，从而减少AI响应中的歧义。
- 一致的语气和风格： 提示工具可以帮助您指定所需输出的语气和风格，确保生成的内容一致且符合品牌形象。
- 减少偏见： 提示工具可以帮助您指导AI避免敏感话题或遵守伦理准则，从而减缓偏见并促进公平。
- 提高相关性： 提示工具可以帮助您为AI设置上下文和目标，确保生成的内容与主题相关。
以下是示例，说明提示工具如何解决您提到的挑战：
- 避免模糊或意外的响应：与其只简单地说“给我写一篇关于人工智能的博客文章”，您可以使用提示工具生成更具体的提示，例如“撰写一篇1000字的关于不同类型的人工智能及其潜在应用的博客文章”。
- 确保一致的语气和风格：如果您正在给客户写电子邮件，您可以使用提示工具指定一种正式而富有信息的语气。如果您正在撰写创意作品，您可以使用提示工具指定一种更活泼或实验性的语气。
- 生成无偏见和政治正确的内容：如果您正在写有关敏感话题的文章，例如种族或宗教，您可以使用提示工具指示AI避免某些主题或观点。您还可以使用提示工具提醒AI遵守组织的伦理准则。
- 保持主题一致并生成相关信息：如果您要求AI生成关于特定主题的报告，您可以使用提示工具为AI提供必要的上下文和目标。这将帮助AI保持主题一致并生成相关信息。
总的来说，提示工具对于任何使用生成式AI工具的人来说都是一个宝贵的工具。通过使用提示工具，您可以编写更好的提示，并充分利用您的生成式AI工具。
监控
生成式AI模型通过使机器能够生成类似人类的文本、图像等方式，已经在各个行业中带来了转变。当与Lake Houses结合使用时，这些模型变得更加强大，利用大量数据生成创造性内容。然而，监控这些模型对于确保其性能、可靠性和伦理使用至关重要。以下是针对Lake Houses上生成式AI的一些监控工具和实践：
- 模型性能指标
- 数据质量和分布
- 成本监控
- 异常检测
结论
总而言之，数据湖House和生成式AI的融合标志着数据驱动创新的一个开创性时代。这些变革性技术，配备合适的工具和能力，使组织能够充分发挥其数据资源的潜力。矢量数据库和与向量搜索相关的逻辑语言模型解决了幻觉挑战，确保内容准确性。AutoML简化了机器学习模型部署，而LLM网关简化了集成过程。提示工具确保与AI模型的清晰沟通，减少歧义和偏见。健壮的监控确保模型性能和合规使用。