Lapisan Keputusan NeuralOps. Konsepnya mudah: bukan setiap masalah dalam sistem perniagaan perlu dihantar kepada model AI yang besar.✎ Edit

AINNA NeuralOps sedang bergerak ke fasa seterusnya dengan keupayaan baharu yang kami namakan Lapisan Keputusan NeuralOps. Konsepnya mudah: bukan setiap masalah dalam sistem perniagaan perlu dihantar kepada model AI yang besar.

Dalam kebanyakan operasi PKS, kebanyakan tugas sudah boleh ditangani oleh penghurai, peraturan, pengiraan dan automasi. Sistem boleh memproses urus niaga biasa, pergerakan stok, dokumen atau tugas rutin tanpa melibatkan LLM langsung.

Cabaran hanya timbul apabila sistem mengesan anomali atau sesuatu yang tidak jelas. Bukannya menghantar kes itu serta-merta kepada LLM yang besar, NeuralOps boleh dahulu menggunakan model keputusan tempatan yang lebih kecil, seperti SLM yang dilaksanakan menerusi platform seperti Ollama.

Model yang lebih kecil ini tidak perlu menjana jawapan yang panjang. Tugasnya hanyalah membuat keputusan yang terfokus, sama ada urus niaga itu ialah jualan atau perbelanjaan, sama ada isu stok normal atau tidak normal, atau sama ada sesuatu kes memerlukan semakan lanjut.

Hanya apabila kes itu benar-benar kompleks, sistem akan menaik tarafnya kepada LLM yang lebih besar. Aliran ini menjadi lebih cekap: Data → Penghurai → Peraturan Sistem → Model Keputusan Kecil → LLM hanya apabila perlu.

Bagi PKS, ini bermaksud kos AI yang lebih rendah, penggunaan token yang lebih sedikit, pemprosesan yang lebih pantas, privasi yang lebih baik dan kebergantungan yang lebih rendah kepada model yang mahal. Matlamat NeuralOps bukan untuk menggunakan lebih banyak AI, tetapi untuk menggunakan tahap kecerdasan yang tepat bagi tugas yang tepat.