将生成式 AI 集成到现有软件中
开发一个新的 AI 应用并不总是最佳选择。大多数公司在日常工作中都使用已有的平台和内部系统。真正的目标是将 AI 集成到你现有的系统中。
你可以通过向现有软件添加 AI 来对其进行改进。不要替换你的软件，而是添加如下功能：
- 智能搜索
- 内容生成
- 对话式助手
- 自动化工作流
- 预测性推荐
现代用户期望软件能够理解语言并自动执行任务。这种方法可以帮助你在不改变核心业务逻辑的情况下实现快速创新。
如何构建你的架构：
- 用户界面层 (User Interface Layer)
- AI 服务层 (AI Service Layer)
- 业务逻辑层 (Business Logic Layer)
- 企业数据集成层 (Enterprise Data Integration Layer)
数据集成至关重要。它能确保 AI 的响应准确且相关。
常见用例：
- 自动化客户响应
- 减少工作流中的手动操作
- 优化搜索结果
在此过程中，你会面临各种挑战。请注意：
- 数据质量差
- 安全风险
- 扩展性问题
- 高昂的成本
使用正确的工具来取得成功。像 Semantic Kernel 这样的框架可以帮助将 AI 模型连接到你的系统中。这能让你的代码保持整洁有序。
遵循以下最佳实践：
- 解决能产生明显效果的具体问题。
- 使用 AI 来辅助人类，而不是取代人类。
- 保持“人在回路”（human-in-the-loop）以进行监督。
- 持续监控你的指标。
- 设计系统时要考虑到模型可以轻松更新。
未来属于那些能将现有系统与 AI 相结合的公司。你的目标是让软件变得更有用、更高效。
Source: https://dev.to/hafizm/integrating-generative-ai-into-existing-software-systems-380d
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi