【创业之难】AIAgenttoB落地前的劫难

👍1、POC验证部分【巨难】 To B业务中，许多企业出于安全和合规的考虑，更倾向于选择私有化部署。私有化部署涉及以下几个方面 1️⃣基础设施准备 - 确保企业内部有足够的计算资源和存储空间来支持2⃣️大模型解决方案的部署。 - 选择合适的硬件和软件环境（如GPU服务器、虚拟化技术、容器化技术等），比如纯内网的客户、GPU版本比较老的客户，以及国产GPU环境等情况 👍2、如何将大模型与企业内部系统对接【上篇提到的非AI组件】 大模型对接的关键步骤包括： 1️⃣- API接口设计： 设计和实现可靠的API接口，使大模型能够与企业内部系统进行通信。确保接口的稳定性和安全性。 -2⃣️数据集成： 确保大模型能够访问企业内部的各种数据源，如数据库、数据湖等。需要进行数据预处理和格式转换。 - 3⃣️模型部署： 根据企业的IT架构选择适当的部署方式，可以是私有云、混合云或本地服务器。部署过程中需要考虑负载均衡、容错和扩展性。 - 4⃣️实时性和性能优化： 优化大模型的响应时间，确保能够满足企业应用的实时性要求。可以采用模型压缩、分布式计算等技术。 - 5⃣️安全性和合规性： 确保数据传输和存储的安全，遵循相关的法律法规和行业标准。 ✅👍3、一定不要让客户说先试试看 方向选择：绝对不要让你的客户说先试试看，一定要让他做目标和方向的选择，不然后续很难做POC评测。要么就是针对企业客户明确且重要的需求，一起做到90分，要么也可以什么都上，客户对于LLM使用的方向、他们的预期，以及客户的配合度，对于落地是否成功都非常重要。 👍4、做什么比怎么做更重要 1️⃣从简单业务或小切口入手： 例如，启动一个内部查询工具或智能客服项目。让全员尽早接触和使用AI，逐步培养团队的AI思维和适应能力。 2⃣️从清晰业务入手： 初期选择业务逻辑和流程较为清晰、稳定的应用场景。如果业务本身复杂多变且存在问题，不适合作为AI应用的切入点。 3⃣️从AI擅长的业务入手： 当前AI，尤其是大语言模型（LLM），在生成和推理方面表现突出。选择能充分发挥LLM优势的业务场景，能更好地体现AI的价值。