本文探讨了如何将企业数据准备好以便于生成式人工智能(GenAI)使用,包括迁移到云、赋予数据语义意义和实施数据质量治理等关键步骤。
将数据准备好以便生成式人工智能(GenAI)使用指南
摘要
这篇文章探讨了如何将企业数据准备好以便于生成式人工智能(GenAI)使用。文章指出,虽然许多企业已经在探索GenAI应用,但大多数企业仍处于概念阶段,尚未真正投入资源进行系统性准备。
引言
随着人工智能技术的快速发展,企业正在加速向生成式人工智能转型。然而,要实现这一目标,企业需要做好充分准备。以下是将数据准备好以便于GenAI使用的关键步骤:
1. 迁移到云
企业现有的数据平台可能已经无法满足GenAI的需求。因此,迁移到云平台是必要的一步。
1.1 选择合适的云服务提供商
在迁移过程中,企业需要选择一家可靠且支持GenAI的云服务提供商。例如,Snowflake和Databricks等公司都提供了强大的云数据基础设施解决方案。
1.2 利用工具增强数据可用性
通过使用dbt Labs的Copilot等工具,企业可以更轻松地将数据迁移到云平台,并增强数据的可访问性和相关性。
2. 赋予数据语义意义
即使在云平台上,数据仍然需要具备一定的语义意义,以便于GenAI模型理解和检索。
2.1 定义数据关系和上下文
企业需要通过文档化数据、建立业务定义等方式,赋予数据语义意义。例如,明确“用户A的订单B”这样的关系,有助于AI模型准确提取相关信息。
3. 实施数据质量治理
为了确保数据在GenAI环境中可靠且可管理,企业需要实施一套全面的数据质量治理策略。
3.1 定义数据质量标准
通过自动化监控和工具,企业可以
实时跟踪数据质量,并及时发现并解决问题。
3.2 扩展数据治理能力
随着业务规模扩大,企业需要扩展其数据治理能力,以支持更大更复杂的GenAI应用。
4. 实施 playbook
为了确保数据准备好以便于GenAI使用,企业需要按照以下 playbook进行操作:
4.1 步骤一:迁移到云平台
企业需要选择合适的云服务提供商,并将现有数据迁移到其平台上。这一步骤可能涉及技术债务和重新架构工作。
4.2 步骤二:赋予数据语义意义
通过工具如dbt的Copilot,企业可以更轻松地增强数据的语义意义,使其更易于AI模型理解和检索。
4.3 步骤三:实施数据质量治理
企业需要通过现代化的数据质量解决方案,确保其数据在GenAI环境中可靠且可管理。这包括自动化监控、实时跟踪和问题解决等环节。
5. 实战案例
以下是一些成功的企业案例:
- AssuranceIQ:利用LLM技术为客户提供客户对话评分服务。
- WHOOP:开发了一款可靠的GenAI聊天bot,支持企业内部员工。
- CreditKarma:通过数据 observability解决方案确保其AI产品与用户互动的正性。