隨著演算法、計算等的突破，生成式人工智慧持續從實驗室走入現實，人們對這項技術的預期也在不斷升級，生成式 AI 技術的發展正在為各行各業插上想象的翅膀。
近幾年，生成式 AI 在文生文、文生圖、文生影片等方面的應用愈加廣泛。據《中國 AIGC 應用全景報告》顯示，2024 年中國 AIGC 應用市場規模將達 200 億元，2030 年達萬億元規模。
而“做好資料準備”則是正式踏上生成式 AI 轉型之路前，業界普遍強調的前提條件。定製和最佳化大語言模型需要大量資料，因此成熟的企業資料戰略是生成式AI轉型的重要前提。與同行相比，那些積極構建強大供應鏈資料能力的企業將擁有重要的領先優勢。
本文將簡析資料對於生成式 AI 應用發展的驅動作用，以及如何選擇合適的實時資料平臺，來推動企業或個人在生成式 AI 領域的目標和願景。
首先我們要清楚實時資料平臺的核心價值——它可以簡化開發工作流程，最佳化資源利用，並幫助我們充分利用自身的資料資源驅動生成式 AI 應用的發展。
得益於近一年多來生成式 AI 工具的爆炸式增長和廣泛應用，開發人員正在加速建立更多的新應用來滿足組織的各種需求。然而，這些新興的生成式 AI 應用的成功依賴於高質量資料的獲取——這對許多組織來說都是一個巨大的挑戰。
但人工智慧驚人的發展態勢正在呼喚我們正視並設法解決這個問題，畢竟，如果資料繼續保持這種難以訪問、缺乏足夠的細節或質量較差的狀態，生成式 AI 應用的路只會越走越難。
究其根源，問題往往在於過時的傳統資料庫架構，逐漸無法滿足現代資料需求和新興技術（如生成式 AI）所要求的規模、速度和複雜性。這些因素對於有效訓練和部署生成式 AI 模型至關重要。
這就要求開發人員必須從過時的傳統系統，過渡到支援各行業 AI 開發的實時資料平臺。與傳統的資料管理系統不同，實時資料平臺能夠更全面地進行資料採集、聚合、分析和模型訓練。在構建 AI 驅動的應用時，這些能力是必不可少的。即使是最複雜的演算法也無法彌補這些基礎要素的缺失。
那麼要如何選擇合適的實時資料平臺呢？從戰略思想層面，到實際評估要點，以下要點需要我們留意：
一、在整合生成式 AI 之前設定明確的目標和界限
考慮到資料平臺在未來的生成式 AI 專案中所扮演的關鍵角色，IT 負責人和開發人員必須首先建立清晰、明確的資料使用目標。只有這樣，組織才能充分利用生成式 AI 的潛力來解決複雜問題、推動創新並創造價值。
設定目標至關重要，因為它鼓勵前期規劃，從而指導整體開發過程，並確保組織內的所有利益相關者都充分做好利用 AI 能力來滿足特定需求的準備。
這就像在沒有找到食譜的情況下貿然烤蛋糕，或在沒有說明書的情況下嘗試組裝腳踏車。原本理想中，是嚐到第一口蛋糕的幸福滋味和騎車兜風時的悠然自得，但如果一切建立在隨意行事的基礎上，這些想象中的美味抑或是順暢的騎行都將止步於想象，很難得到保證。
生成式 AI 亦是如此。如果沒有建立必要的基礎或結構就急於行動，可能會導致資料質量受到影響。與蛋糕或腳踏車不同，生成式 AI 的風險更高——可能涉及道德疏忽、合規問題、潛在的安全漏洞等。
例如，一家零售公司可能會設定利用生成式 AI 基於實時客戶資料分析定製營銷策略的目標。這是一個戰略性舉措，但如果沒有適當的規劃，就會有風險。為此目標設定的界限應包括確保所有資料處理符合消費者資料保護法（如 GDPR）、實施嚴格的資料安全協議，並建立監督機制以防止 AI 在定位和個性化中產生偏見。資料還需要保持最新、乾淨和可靠。
透過為生成式 AI 應用設定明確的目標和界限，我們可以最大限度地發揮技術的優勢，提高效率和創新，同時最小化相關的風險和挑戰。
二、選擇實時資料平臺的 3 個關鍵考慮因素
一旦建立了適當的指導方針，就該選擇一個實時資料平臺來支援我們的生成式 AI 應用了。為了確保生成式 AI 專案的成功，在平臺選型評估時還需牢記以下幾點：
- 資料質量保證
眾所周知，AI 系統的有效性取決於其使用的資料質量，但這種理解並不總能轉化為行動。
實時資料平臺可以透過快速處理和分析實時資料來提高生成式 AI 系統的效能，支援包括向量、JSON、時間序列、文字、SQL 和地理空間資料在內的結構化和非結構化格式。這一能力確保了大語言模型（LLMs）能夠最佳化執行，利用最新、準確的資料提供可靠的洞察和決策。
在生成式 AI 驅動的應用程式中，這種質量保證水平至關重要。例如，在虛擬助手的自然語言理解中，資料處理速度直接影響助手的有效性。當虛擬助手能夠快速理解和處理使用者查詢並利用高質量的實時資料時，它會提升使用者體驗並提供更準確、上下文感知的響應。但如果資料訪問受阻，虛擬助手可能響應過慢甚至提供不準確的建議。
資料速度和準確性的需求在所有行業中普遍存在。例如，實時資料平臺可以幫助零售商基於客戶行為個性化推薦，或幫助金融機構實現實時欺詐檢測。
- 整合的便捷性
為了最佳化生成式 AI 應用的效能，尋找一個具有強大整合能力並支援多種資料來源和聯結器的資料平臺至關重要。
這個資料平臺必須高度可擴充套件，並能夠與各種系統、技術和框架無縫整合。這種相容性是基礎，因為它實現了平臺間的連續資料流和實時分析能力。
例如，在製造業中，資料平臺透過分析感測器資料來預測裝置故障，實現預測性維護。這種整合最佳化了操作並減少了停機時間。
此外，實時資料平臺作為所有資料的有效輸入點，支援複雜模型（如定製訓練的 GPT 模型）的建立和訓練。透過加速從所有資料來源中輕鬆提取和轉換資料，資料平臺可以利用更高量的資料生成提高模型訓練效率和效果的 prompt。
藉助先進的功能，如向量資料庫和語義搜尋功能，可以輕鬆實驗和最佳化不同的 prompt，最佳化 AI 模型的訓練過程。
- 安全和合規措施
為了防範外部威脅和內部漏洞，需要一個具有全面安全功能的實時資料平臺。
考慮諸如先進的資料加密方法（無論資料是靜態的還是在傳輸中）和確保只有授權使用者才能訪問敏感資訊的強大訪問控制功能。此外，可能還需要重視實時檢測並響應潛在安全事件的持續監控機制。
將安全性放在首位，可以保護企業最敏感的資料免遭未經授權的訪問和資料洩露的風險。此外，實時資料平臺應支援符合各種監管要求，如 GDPR、HIPAA 或 CCPA，具體取決於您所在的地理位置和行業。
一個安全、合規的資料平臺可幫助企業避免鉅額罰款和法律挑戰，同時還能透過安全、負責任的資料處理贏得客戶的信任。例如，資料平臺可以幫助醫療決策支援系統分析電子健康記錄和醫學影像資料，協助醫療專業人員進行診斷和治療規劃，同時確保患者的隱私和合規性。無論哪個行業，適當的安全和合規措施都有助於避免財務和聲譽上的損失。
三、利用實時資料平臺實現更大影響力
鑑於生成式 AI 技術的變革潛力，開發人員將注意力轉向生成式 AI 應用是明智之舉。但在組織能夠有效且可持續地部署這些解決方案之前，必須建立明確的目標和界限，並採用實時資料平臺，確保您的輸入得到負責、高效的管理。
有了可提供無縫整合選項和強大安全功能的實時資料平臺，就可以簡化開發工作流程，最佳化資源利用，並利用資料驅動生成式 AI 應用的創新，繼而真正發揮生成式 AI 應用的影響力。
最後，沒有人希望吃到糊掉的蛋糕，騎上散架的腳踏車，更不會希望陷入一個風險遠大於實際價值的生成式 AI 解決方案。
採用 Tapdata 實時資料平臺解決方案有哪些優勢？
- 廣泛的資料來源和目標支援：內建 100+ 資料聯結器，穩定的實時採集和傳輸能力
- 學習成本低，輕量易上手：開箱即用與低程式碼視覺化操作，支援資料模型預覽，無需專業的程式設計能力，即可完成複雜的資料整合和開發。
- 更實時，更高效：兼具秒級響應的資料實時計算能力，以及穩定易用的資料實時服務能力
- 支援資料、任務分類：可根據不同專案自定義標籤，方便快速篩選查詢，有助於對跨部門協同管理及後續維護
- 支援平臺級資料校驗：有效保障資料一致性
- 視覺化任務執行監控和告警：20+ 可觀測性指標，實時監測任務最新狀態
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