企业构建AI所需的最低可行基础设施：从数据存储到大模型集成
引言
随着生成式人工智能（AIGC）和大语言模型（LLM）的迅速发展，越来越多的企业开始考虑如何利用这些技术来提高效率、减少重复性任务，并增强业务流程。然而，对于许多企业来说，了解如何构建和部署这些AI解决方案可能是一个挑战。本指南旨在帮助你从数据存储、大语言模型集成到开发资源、成本与时间等方面做出明智的决策。
第一部分：经验笔记
1. 数据存储与管理
- 关键点：公司数据是AI系统的基础。
- 建议：
- 评估现有数据类型（结构化/非结构化）。
- 确定数据存储位置（云服务/本地服务器）。
- 考虑数据安全和隐私政策。
2. 大语言模型（LLM）选择
- 选项：
- 商业模型：OpenAI GPT、Google Gemini、Anthropic Claude等。
- 开源模型：Hugging Face上的模型。
- 考虑因素：
- 公司需求。
- 数据隐私要求。
- 预算。