Google总监提出生成式AI应用架构和成熟度模型，一步步指导进阶

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随着大模型技术的日渐成熟，应用已从原型演示向企业级落地过渡。之前，我们也多次介绍过有关诸如高级RAG等生产级技术（ LlamaIndex官方年度巨献：高清大图纵览高级 RAG技术，强烈推荐收藏 ），但缺少类似于MLOPS成熟度这样的评估体系，无法衡量一个应用在企业级层面达到了何种水平。 今天，笔者介绍Google AI/ML和GenAI总监Ali Arsanjani提出的端到端生成式AI应用架构以及其成熟度的分级。 如图可见，它将其分为UI/UX（自然语言对话交互）、Prompt Engineering（提示工程）、RAG 、Serve（服务）、Adapt（适配）、Prepare & Tune Data & Models（数据准备 & 模型微调）、Ground（闭环反馈、持续监控）、Multi-agent系统、Govern（伦理 & 合规）、MLOps、Secure、Run(计算平台)等部分。 同时，成熟度模型便是基于这些模块的有无和成熟程度展开。 生成式AI应用的成熟度是一个渐 ………………………………