第十四章：生成式AI应用生命周期

Integrating with function calling 生成式 AI 应用生命周期 在所有 AI 应用的开发中，一个核心问题是如何保持 AI 特性的持续相关性。鉴于 AI 技术的快速进步，为了确保你的应用能够持续提供相关、可靠且强大的性能，你需要不断地监控、评估并优化它。这正是生成式 AI 生命周期发挥作用的地方。 生成式 AI 生命周期提供了一个框架，指引你穿越开发、部署和维护生成式 AI 应用的各个阶段。它帮助你明确目标、衡量性能、识别挑战，并实施解决方案。此外，它还支持你确保应用遵循特定领域及其利益相关者的伦理和法律标准。遵循生成式 AI 生命周期，可以保证你的应用持续创造价值，满足用户需求。 引言 在本章中，你将学到： 从 MLOps 到 LLMOps 的范式转变 LLM 生命周期 生命周期工具 生命周期量化与评估 从 MLOps 到 LLMOps 的范式转变 大型语言模型(LLMs)作为人工智能工具箱中的新成员，它们在分析和生成任务中表现出强大的能力。然而，这种能力也给我们如何高效地管理 AI 和传统机器学习任务带来了挑战。 这要求我们采用新的范式来适应这一变化，...