Suverena AI: Kontrola modela, podataka, infrastrukture i zavisnosti
Suverena AI se odnosi na efektivnu kontrolu nad modelima, podacima, infrastrukturom, softverom, operacijama i strateškim zavisnostima — a ne samo na to gde je AI model hostovan.
Referentni model: LLM sposobnosti
Kontrole troška i latencijeUpravljanje i auditAnti-obrasciPregledPortfolio slučajeva upotrebeGranice podatakaEvaluacija i gate-ovi kvaliteta
Referentni model sposobnosti LLM-a
Usvajanje LLM-ova u preduzeću zahteva upravljanje, evaluaciju, mogućnost revizije i kontrolu troškova. Ovaj model definiše mapu sposobnosti.
Pročitajte sledeće
Pregled Portfolio slučajeva upotrebe Granice podataka Evaluacija i kapije kvaliteta Upravljanje i mogućnost revizije Kontrole troškova i latencije Anti-obrasci Započnite priručnik za usvajanje LLM-aOsnovni koncepti (sposobnost LLM-a)
Verzionisanje promptova Metrike evaluacije LLM-a Rizik od halucinacija Uzemljenje i RAG Redakcija PII Routiranje modela Cena po zadatku Praćenje drifta AI Dnevnik revizije Čovek u petljiArticles
MLOps vs LLMOps: Šta se menja kada je model LLM
MLOps upravlja sistemima mašinskog učenja; LLMOps proširuje te prakse na promptove, kontekst, pretragu, provajdere, alate, evaluacije i ponašanje u vreme izvršavanja oko velikih jezičkih modela.
MCP objašnjen: Šta povezuje, šta ne radi i gde se uklapa
Model Context Protocol povezuje AI aplikacije sa eksternim alatima, resursima i promptovima kroz standardnu granicu klijent-server. Saznajte šta MCP radi, šta ne radi i gde se uklapa u arhitekturu agenata.
RBAC naspram izolacije zakupaca: dve različite bezbednosne granice
RBAC kontroliše šta korisnik sme da radi; izolacija zakupaca kontroliše kojim resursima tog zakupca ta radnja može da pristupi. Saznajte zašto bezbednost višekorisničkog SaaS-a zahteva obe granice.
Šta je kontekstualno inženjerstvo? Šta model prima pre nego što odgovori
Inženjering konteksta osmišljava koje informacije AI model prima pre inferencije, uključujući promptove, pretragu, memoriju, stanje aplikacije, rezultate alata i istoriju konverzacije.
Izvor istine u AI sistemima: Odakle pouzdano znanje zaista dolazi
Izvor istine definiše koji je izvor merodavan za određenu činjenicu ili stanje. Saznajte kako se razlikuje od RAG-a, porekla, memorije, konteksta, vektorskih baza podataka i sistema evidencije.
Upravljanje veštačkom inteligencijom: Modeli, podaci, dozvole, rizik i mogućnost revizije
Upravljanje veštačkom inteligencijom definiše ko može da odobri, upravlja, menja i revidira sisteme veštačke inteligencije kroz modele, pružaoce usluga, podatke, dozvole, rizik, evaluaciju i ceo životni ciklus.
Šta je arhitekta AI platforme? Modeli, podaci, izvršno okruženje, bezbednost i operacije
Arhitekta AI platforme projektuje višekratno upotrebljive AI temelje kroz modele, provajdere, pretragu, agente, identitet, bezbednost, evaluaciju, opservabilnost i operacije.
Šta je AI rešenje arhitekta? Granice sistema, odgovornosti i kompromisi
AI Solution Architect pretvara poslovne zahteve u AI sistem spreman za produkciju, obuhvatajući podatke, modele, alate, bezbednost, izvršno okruženje, evaluaciju i operacije.
Generativna veštačka inteligencija objašnjena: modeli, pretraga, alati i aplikacije nisu ista stvar
Generativna AI je više od modela. Saznajte kako se modeli, pretraga, alati, kontekst, okruženja i aplikacije uklapaju u produkcione AI sisteme.
Agentna AI objašnjena: Kada AI sistem može da planira, koristi alate i deluje
Agentna AI koristi modele unutar višekoračnih izvršnih petlji gde mogu da biraju alate, posmatraju rezultate, ažuriraju stanje i prilagode svoju sledeću akciju unutar eksplicitnih granica izvršavanja i dozvola.
Air-Gapped AI: Kako AI sistemi funkcionišu bez interneta ili pristupa oblaku
Air-gapped AI pokreće modele, RAG i AI aplikacije unutar izolovanog bezbednosnog domena bez internet ili cloud zavisnosti. Saznajte kako modeli, podaci, ažuriranja i alati funkcionišu offline.
1 / 3