Smart Routing Perlu Memutuskan Lebih Daripada Sekadar Model AI yang Digunakan✎ Edit

👁 122 tontonan
Smart Routing Perlu Memutuskan Lebih Daripada Sekadar Model AI yang Digunakan

Saya masih ingat bagaimana industri ini sering melihat Smart Routing sebagai soal memilih model: kenal pasti tugasan, kemudian pilih LLM yang paling sesuai berdasarkan keupayaan, kelajuan, kos dan kerumitan. Namun di AINNA, saya dan pasukan percaya kita perlu melangkah lebih jauh. Soalan pertama bukan lagi “Model mana yang patut mengendalikan tugasan ini?” Soalan pertama sepatutnya “Adakah tugasan ini benar-benar memerlukan model AI?” Bagi saya, memperkasa PKS Malaysia bermakna memberi mereka teknologi yang bukan sahaja pintar, tetapi juga bijak berbelanja dan cekap.

Arsitektur NeuralOps kami yang sedang berkembang mengamalkan pendekatan pelaksanaan yang mengutamakan penggunaan semula. Apabila sesuatu permintaan masuk, sistem akan terlebih dahulu menyemak sama ada pengetahuan, arahan, aliran kerja atau corak pelaksanaan yang telah disahkan sudah wujud. Jika tugasan itu boleh diselesaikan melalui pengetahuan sedia ada, logik deterministik, pangkalan data, parser, API atau alat lain, tidak ada sebab untuk memulakan satu lagi inferens LLM.

Hanya kerja yang belum dapat diselesaikan patut sampai kepada penaakulan AI. Namun begitu, Smart Routing tetap berperanan. Satu arahan kompleks boleh dipecahkan kepada tugasan yang lebih kecil: kerja coding diarahkan kepada model coding, kerja bahasa kepada model bahasa, tugasan visual kepada model visual, sementara operasi berulang boleh terus dipisahkan daripada LLM. Secara ringkas, arsitekturnya menjadi: Reuse → Resolve → Execute → Sebab.

Tidak lama lagi, kami merancang untuk memperkenalkan model keputusan bergaya JEv ke dalam NeuralOps sebagai satu lapisan keputusan perantaraan. Apabila sistem deterministik berdepan anomali atau keputusan yang tidak pasti, model keputusan khusus yang lebih kecil mungkin sudah cukup untuk menentukan tindakan seterusnya tanpa terus membebankan LLM penuh.

Matlamat kami bukan untuk menghapuskan LLM. Sebaliknya, kami mahu menggunakannya di tempat yang keupayaan penaakulannya benar-benar memberi nilai. Pendekatan ini dapat mengurangkan panggilan model, penggunaan token, kependaman dan permintaan pengiraan yang tidak perlu, sekali gus meningkatkan konsistensi dan mengurangkan pergerakan data operasi ke model luaran.

Bagi saya dan pasukan AINNA, Smart Routing kini berkembang lebih jauh daripada sekadar mencari model yang lebih murah atau lebih berkeupayaan. Ia sedang menjadi satu arsitektur keputusan yang menentukan sama ada AI perlu dipanggil, dan hanya selepas itu memutuskan lapisan kecerdasan yang paling sesuai.

Kadang-kadang, model yang paling cekap ialah tiada model langsung.

Guna semula apa yang sudah diketahui. Laksanakan apa yang deterministik. Gunakan kecerdasan khusus apabila mencukupi. Timbang dan fikir mendalam hanya apabila benar-benar perlu.

#AINNA #NeuralOps #SmartRouting #AgenticAI #AIAgents #AIInfrastruktur #DecisionModels #LLM #EnterpriseAI #MampanAI

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Julin Kadazan, Malaysia

Masih fikir tentang soalan pertama bukan lagi “Model.

Ginsang Kadazan, Malaysia

Orang yang tulis ni memang buat kerja rumah pasal soalan pertama bukan lagi “Model.

Dimas Indonesia

Arsitektur neuralops kami yang sedang - that is the whole thing in one line.

Ayu Indonesia

This is where memperkasa PKS Malaysia bermakna memberi finally makes sense.

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Nurain AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

13 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.