具备AIreadiness的数据对生成式人工智能的成功至关重要

生成式AI的扩展依赖于AI-Ready数据

摘要：
组织正在迅速采用生成式AI和大型语言模型（LLMs）来自动化和增强业务操作。尽管初始概念验证（PoCs）可能成功，但Gartner预测，**预计明年将有60%没有AI-Ready数据的AI项目被淘汰**[1]。原因很简单：生成模型只能以其数据的质量、一致性和可访问性来衡量。

根据Rimini Street的首席技术官Eric Helmer，“当他们开始他们的AI旅程时，许多人发现他们的数据是垃圾。他们不知道它在数百个不同系统中的位置，当他们找到它时，通常不知道它是否适合AI使用”[2]。 
没有标准化的数据管道生成AI-Ready数据，生成式模型的扩展很快就会失败，暴露了企业AI战略中的一个关键弱点。

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什么是AI-Ready数据？  

AI-Ready数据是指结构化、高质量、一致且易于访问的数据，优化用于特定AI模型（如LLMs或检索辅助生成系统）的应用。

根据EY的全球AI领导者Beatriz Sanz Sáiz，“最终目标是拥有AI-Ready数据——质量好且专门针对AI模型以实现多方面的应用成果”[2]。 
以下是核心属性：

1. 一致性 ：在所有企业系统中统一。 
2. 质量 ：准确、干净、去重并定期更新。 
3. 结构 ：按特定AI应用逻辑组织。 
4. 可访问性 ：易于发现、分类和用于训练。

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当前状况：传统数据管理无法满足需求**

传统数据管理系统通常依赖于分散的、孤立的数据存储。这使得传统的数据清洁化和结构化方法无效，导致数据不一致。

Helmer指出这一关键缺陷：“清理分布在错综复杂系统中的数据并使其对AI有用几乎是不可能的。一个系统的更改很少可靠地传播到其他系统，从而造成广泛的一致性问题”[2]。 
Gartner的最新调查显示，**60%的企业认为他们缺乏或不确定进行AI的数据管理能力**[1]。

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实际案例：电子商务推荐系统

电子商务平台经常面临客户数据在产品数据库、CRM系统和交易历史中不一致的问题。

通过使用图灵检索辅助生成（GraphRAG）来解决这一问题：

- 使用GraphRAG 以瞬间查询相关客户-产品互动。 
- 集成事件驱动更新 ，确保数据的一致性和高质量。 
- 持续重新训练推荐模型 ，利用最新的结构化数据。

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下一步行动

要采用这些实践，开发者和软件架构师应： 
1. 审计现有数据的质量和可访问性。 
2. 标准化数据schema以确保一致的数据结构。 
3. 评估并选择合适的工具来自动化 cataloging、清洁和传播AI-Ready数据（例如FalkorDB用于GraphRAG，Kafka用于实时一致性）。

Gartner的研究表明， 预计明年将有60%没有AI-Ready数据的AI项目被淘汰 [1]。Helmer对IT领导人的警告清晰表明：“只有数据成为AI-Ready，您的AI愿景才真正受限。”

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下一步行动：
运行提供的GraphRAG整合示例，使用FalkorDB和LangChain评估数据管道的成熟度，并验证性能改进。

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