人工智能可访问数据指南

为了构建高效的AI应用，拥有AI可访问的数据是至关重要的。传统机器学习（ML）依赖于预先定义的特征，而生成式AI则扩展了这些方法，允许模型生成、分析或理解数据。

关键步骤：如何准备AI可访问数据

1. 数据准备与结构化
为使数据适合AI应用，必须进行清洗、去重和优化。使用数据库存储非结构化数据，使用元数据提高数据 discoverability 和治理能力，特别是对于基于语言模型（LLM）的应用。

2. 对齐AI架构
AI架构的选择应与数据类型匹配。例如，使用RAG（检索增强生成）架构结合LLM处理文本数据。

3. AI可访问性清单
- 准备和结构化数据：确保数据清洁、一致且易于标签化。
- 对齐AI架构：选择适合数据类型的架构。
- 元数据治理：使用元数据提高可访问性和安全性，确保模型理解数据。

数据类型

结构化数据

- 具有明确的数据模型（如关系型数据库）。
- 需要清洁、一致和易于标签化的数据。例如，将“成本生活化”标记为“高”或“低”。

半结构化数据

- 通常以JSON、XML等格式存储，包含表单和表格。
- 使用混合数据管道处理复杂性和多样性。

非结构化数据

- 包括报告、图像、邮件、社交媒体帖子等。
- 需要元数据描述数据集以提高可访问性。

对齐AI架构

1. 传统ML与生成式AI
- 传统ML依赖于预先定义的特征，适用于分类、预测和分析。生成式AI扩展了这些方法，允许模型生成内容或发现模式。
- 使用RAG架构结合LLM处理文本数据。

2. 混合架构
- 结合数据库和元数据存储解决方案，适用于半结构化数据。

3. 元数据治理
- 使用元数据提高可访问性和安全性。例如，WisdomAI使用定制的LLM将自然语言查询转换为SQL。

最后 thoughts

最终，实现AI可访问数据的关键在于确保数据质量、对齐正确架构，并实施严格的安全和合规措施。这是一个持续的过程，需要不断的努力和适应。

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