企业AI中台是AI规模化应用的基础。本文将系统介绍企业AI中台与智能应用建设的实战方法。

一,AI中台战略与架构设计。架构是AI中台的基础。战略价值AI中台对企业数字化转型的价值。架构分层基础设施/模型/应用的层次架构。技术选型AI中台的技术栈选型。标准化AI服务的标准化封装和发布。演进路线AI中台的建设和演进路线。架构设计让AI能力可复用。

二,AI模型管理与服务化。服务化是AI能力复用的关键。模型仓库模型版本管理和模型仓库。模型部署模型一键部署和灰度发布。模型服务RESTful API的模型服务化。推理优化模型推理的性能优化。A/B测试模型效果的A/B测试。模型服务化让AI能力快速输出。

三,RAG知识库中台建设。知识库中台让AI更懂业务。文档处理文档的切分和向量化处理。检索引擎向量检索+关键词检索的混合。知识更新增量知识更新和版本管理。多知识库多业务域知识库的隔离和复用。质量评估RAG检索质量的评估和优化。知识库中台让AI拥有业务知识。

四,Agent智能体平台建设。Agent让AI能执行复杂任务。Agent框架Agent开发框架的选择和搭建。工具编排多工具的编排和调度。记忆管理Agent的短期和长期记忆管理。多Agent多Agent的协作和通信。安全管控Agent操作的安全和审计。Agent平台让AI真正成为数字员工。

五,AI中台运营与治理。治理让AI中台持续运转。效果监控AI应用效果的实时监控。成本治理AI调用成本的统计和分析。合规审计AI应用的数据合规审计。迭代优化AI能力的持续迭代优化。组织保障AI中台的组织架构和运营机制。运营治理让AI中台持续创造价值。

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