什么是 AI 编排？

除了 AI 模型和 AI 智能体外，AI 系统还包括计算资源、数据存储以及在组织内传输数据的数据流和管道。许多 AI 系统通过应用程序编程接口 (API) 将模型与工具连接起来。

有效的 AI 编排可简化每个阶段的端到端 AI 生命周期。编排平台可自动化 AI 工作流程、跟踪任务完成进度、管理资源使用情况、监控数据流和内存并处理故障事件。

随着大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 变得越来越流行，组织正在实施 LLM 编排技术，以构建和维护功能更强大的聊天机器人和其他 AI 应用程序。

借助统一的 AI 系统，企业可以从更高的效率、可扩展性、响应能力和有效性中受益。

AI 编排通过弥合 AI 工作流各个组件之间的差距来发挥作用。促进 AI 工作流编排的三大支柱是：

• AI 集成

• AI 自动化

• AI 管理

AI 集成将 AI 工具、数据库和其他组件关联到 AI 解决方案中。

数据管道，即在组织内组织、存储和移动数据的自动化过程，对于 AI 集成至关重要。数据工程师设计和构建数据管道，以实现高效的数据传输；获得可靠的数据质量，简化数据维护和访问，以实现数据集成和分析。数据流图是有用的工具，可以说明数据在组织中的移动，并且在构建 AI 工具时很有用。

整合还涵盖机器学习 (ML) 模型之间的实时通信和协作，通过 API 将它们与工具链接起来以进行函数调用。

编排平台支持创建 AI 生态系统，将模型在复杂的工作流中链接在一起，以自主完成单个模型无法完成的高级任务。

自动化是在没有人为干预的情况下完成任务。自动化流程可以从简单的“if-then”代码到整个应用程序工作流。

许多 AI 应用程序可以自动化工作流或流程的某些部分，从理论上讲，这简化了用户的生活。例如，AI 应用程序可以总结和翻译文档、生成代码片段、检查代码和开展研究。

AI 编排中的自动化是指使用编排工具自动执行 AI 相关的流程和决策，例如 LLM 通过其 API 对工具的函数调用。

编排平台还能自我管理计算使用情况，在最需要的地方优先使用内存和资源，以应对紧急需求。

在其他情况下，自动化可以包括持续的维护，因为平台会监视 AI 系统的错误和其他性能损失，然后解决这些问题。可以自动部署补丁、更新甚至新模型，以最大限度地减少对用户或客户体验的干扰。

AI 管理对于组织对数据治理和 AI 伦理的持续承诺至关重要。AI 管理中的编排用例涵盖了对 AI 应用程序整个生命周期的监督。

数据科学家可以从数据处理工作流中的性能监控中获得益处，从而提供干净、可靠的数据，以便 AI 模型获得准确的结果。

管理对于组织的安全、报告和合规性义务也至关重要。强有力的数据保护措施既能履行保护用户数据的承诺，又能使企业符合法律要求。

AI 智能体是单一的机器学习模型，能够自主规划和执行任务。AI 编排是指将 AI 智能体与其他模型、工具和数据源进行整合，以自动执行和管理大型 AI 系统。

将 AI 代理想象成与交通流量传感器连接的交通信号灯。这个交通信号灯可以自主决定何时改变颜色，并合理地管理交叉路口的交通流量。

但是，它不知道城市的整体交通状况如何，甚至不知道距离下一个红绿灯一个街区外的交通状况。

在交通信号灯不同步或计时不正确的道路上，经常会发生拥堵，不耐烦的司机会让附近的居民陷入汽车鸣笛的恼人交响之中。

此场景中的 AI 编排工具将是一个协调交通信号灯变化时间的系统，以确保车辆在道路上平稳行驶。

AI 编排帮助企业将 AI 技术用于创建和部署高效扩展、平稳运行并避免性能中断的系统和应用程序。AI 编排的优点包括：

• 更高的可扩展性

• 提高效率

• 更好的协作

• 提高性能

• 更可靠的治理和合规性

在制定人工智能战略时，组织必须解决的主要问题之一是如何随着业务增长和用例变化而扩展 AI 系统。编排使企业能够通过在正确的位置使用适当的资源来适应不断变化的需求和转变的工作流。

例如，开发人员可以使用 Kubernetes 来自动化和管理基于容器的 AI 应用程序的部署、管理和扩展。随着业务规模和需求的变化，编排平台可以实时动态分配资源，以应对不断变化的需求和优先事项。

编排可以创建自动化的工作流程，从而消除重复、繁琐的任务。作为这种无缝集成如何优化业务实践的一个例子，考虑员工需要定期参考公司数据的情况。

传统上，他们可能会查阅手册、培训视频和电子表格，或请其他部门的同事查找所需信息。

但是，AI 提供了替代解决方案。开源编排框架（例如 LangChain）可以模块化地构建 AI 应用程序，其中一些还提供低代码或无代码接口。

检索增强生成 (RAG) 将数据库与自然语言处理 (NLP) LLM 连接起来创建聊天机器人，通过对话提示让用户访问内部数据。组织可以实施这样的应用程序，以让员工有效地访问所需的数据。

与其他类型的基于云的平台一样，编排工具提供了一个集中的工作空间，团队可以在其中进行内部协作以及与项目上的其他团队进行协作。所有项目利益相关者都可以在同一个环境中一起工作，而不必将 AI 应用程序的每个组件放在单独的孤岛中。

独特工作空间增强的知识共享和协作延伸到 AI 产品生命周期的部署后阶段。当出现错误和其他挑战时，每个人都可以组建团队，有效地排除和解决问题。

AI 编排为解决更复杂的问题打开了大门，因为它允许 AI 应用程序创建者使用多个模型、工具、数据源和其他资产。

AI 模型是专家。机器学习算法旨在实现特定任务。编排有助于创建一个 AI 系统，使之发挥各种模型的优势，应对它们的独特设计专门要解决的挑战。

例如，计算机视觉模型和自然语言处理模型可以协作扫描和汇总物理文档。前者通过光学字符识别“阅读”文本，后者提供摘要。

很多工具提供的实时监控功能也能增强故障排查能力。组织可以利用持续的性能数据来调整工作流程，微调模型以获得更好的输出，并根据需要调整数据流。

AI 编排工具是整个 AI 应用、系统或工作流的单一控制点。通过在一个地方管理所有组件的能力，组织可以更好地确保他们的 AI 计划符合法律和监管要求。

可以实时跟踪和监控 AI 系统的状态，从而在工作时提供对其流程的洞察分析和透明度。

透明度对于在医疗保健和其他涉及敏感数据的行业中负责任地使用 AI 至关重要，而编排平台可以帮助使模糊的 AI 系统更易于解释说明。

可靠的治理和合规性在隐私法规严格的领域尤为重要，例如在金融、医学或法律领域应用生成式 AI 时。