Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Примеры генеративного ИИ в SRE
В настоящее время подразделение по обеспечению надежности объектов (SRE) стало одним из основных участников современных и быстро развивающихся отраслей. Обычно это момент, когда требование безупречной поставки программного обеспечения пересекается с требованием надежности, обеспечивая хрупкий баланс. Это не просто роль. Это запланированная позиция, направленная на поддержание работоспособности системы и намеренное устранение финансовых недостатков, связанных с простоями.
Согласно последнему опросу, проведенному Catchpoint, более 54% организаций уже практикуют и применяют методы SRE. Этот процент показывает постоянно растущую популярность и признание эффективности SRE в бизнес-среде.
Кроме того, существуют большие языковые модели (LLM) . Эти радикальные концепции являются не только техническим достижением, но и, возможно, изменят правила игры. Они гарантируют SRE преобразующие возможности, точность и эффективность, решая проблемы ручных процедур.
Генеративный ИИ, также известный как Gen AI, возникает как захватывающая разработка в более широком ландшафте ИИ. Это новый поток когнитивных технологий, созданных для выполнения работы по дому, адаптации, инноваций и обучения. Это повысило значимость компаний-разработчиков программного обеспечения для искусственного интеллекта . Таким образом, Generative AI оказалось переломным моментом в контексте SRE. Это обеспечивает инновационные решения, а не традиционные подходы.
Проблемы по мнению разработчиков компании DST Global, связанные с обеспечением надежности объектов (SRE), которые может решить ИИ
Оптимальную систему маршрута невозможно создать, не столкнувшись с трудностями. Организации пробуют вручную выполнить проектирование надежности объекта (SRE). Это занимает очень много времени и может привести к ошибкам. Это, в свою очередь, создает потребность в инновациях именно в этой области.
Gen AI может решать различные трудности в рабочих процессах SRE. Это повышает эффективность и надежность систем. Вот список нескольких трудностей, которые может решить Generative AI с помощью практических решений.
- Автоматизация повторяющихся задач
- Обнаружение неправильностей и сложность наблюдения
- Анализ причин
- Поддержка нетехнических людей на работе
- Управление документацией
- Распределение ресурсов и планирование мощностей
10 примеров использования искусственного интеллекта в SRE
Gen AI также известен как супергерой SRE. Оно повышает надежность, эффективность, масштабируемость, а также предотвращает и прогнозирует инциденты за счет тщательного планирования мощности. Независимость, которую он обеспечивает при разрешении событий, осмотрительность в прогнозировании требований к техническому обслуживанию и постоянное совершенствование посредством итеративного обучения. Все это приводит к созданию чрезвычайно адаптивной и устойчивой среды SRE.
Зависимость от практики SRE среди организаций продолжает расти. Это привело к интеграции программ LLM и развитию Gen AI. Это гарантирует переопределение и организацию сущности SRE.
Принимая во внимание этот сценарий, мы представляем вам список из 10 примеров Gen AI в SRE.
1. Автоматическое разрешение инцидентов
Generative AI может анализировать огромные наборы данных в режиме реального времени. Это помогает выявить аномалии и закономерности, которые, возможно, выявляют возможные проблемы. Он может предотвращать и прогнозировать инциденты с помощью алгоритмов машинного обучения до их возникновения. Когда происходит инцидент, Gen AI может быстро определить основную причину и отдельно принять более эффективные меры. Это сокращает ручное вмешательство и время простоя.
2. Обобщение текста
Gen AI обладает потенциалом резюмировать текст. Это оказалось благом для отрасли, работающей с огромными объемами записанных данных. Это включает в себя анализ больших исследовательских работ, документов и новых статей. Он создает краткие резюме, включающие наиболее важные моменты. Это чрезвычайно ценно для специалистов, студентов и исследователей, которым необходимо познать суть сложных текстов. Это приводит к экономии времени и помогает в принятии решений. Это также повышает доступность информации, особенно в тех областях, где важно быть в курсе огромного количества материалов, таких как новостные репортажи и научные круги.
3. Энергичное планирование мощностей
Иногда SRE сталкиваются с такими проблемами, как оптимизация распределения ресурсов для удовлетворения меняющихся потребностей. Generative AI умеет прогнозировать требования к использованию ресурсов и структуру трафика. Это обеспечивает динамическое и упреждающее планирование мощности. Это обеспечивает повышение производительности во время пиковых нагрузок, экономию средств за счет эффективного распределения ресурсов и повышение надежности системы.
4. Персонализированный маркетинг
Gen AI оказался переломным моментом для различных маркетологов, которые хотят улучшить свою информационно-пропагандистскую деятельность. Он может создавать персонализированный контент, такой как рекламные объявления, рекомендации по продуктам и кампании по электронной почте. Это полностью основано на предпочтениях и данных пользователя. Такой индивидуальный подход повышает коэффициенты конверсии и вовлеченность клиентов.
5. Прогностическое обслуживание
Generative AI может прогнозировать возможное снижение производительности и сбои в ИТ-инфраструктуре. Он анализирует историческое поведение системы и данных и прогнозирует, когда компоненты потребуют замены и обслуживания. Это снижает риск неожиданных отключений электроэнергии. Такой практический подход к техническому обслуживанию повышает полную надежность системы и гарантирует безупречный пользовательский опыт.
6. Анализ первопричин и обнаружение аномалий
Generative AI превосходно выявляет аномалии в поведении системы, полагаясь на передовые алгоритмы машинного обучения (ML). Он превосходит традиционные наблюдения, основанные на пороговых значениях, и обнаруживает заниженные отклонения, которые можно не заметить. Как только аномалия обнаружена, Gen AI выполняет подробный анализ первопричин. Это дает SRE подробную информацию для эффективного и быстрого решения проблем.
7. Постоянное улучшение с помощью обратной связи
Generative AI учится и развивается; это не статический процесс. Генеративный ИИ постоянно совершенствует свои алгоритмы и модели, включая петли обратной связи на основе производительности системы и данных SRE. Это итеративный процесс обучения, который позволяет системе адаптироваться к меняющейся среде. Это, в свою очередь, приводит к общей надежности и возможностям прогнозирования.
8. Улучшение контента
Генеративный ИИ помогает в модификации контента. Он может анализировать письменный материал, чтобы улучшить общую читабельность, выявлять грамматические ошибки и предлагать улучшения стиля. Это особенно полезно для создателей контента, писателей и редакторов, которым необходимо создавать безошибочный, усовершенствованный контент. Компьютеризация процесса проверки и вырезания экономит время и гарантирует высокое качество конечного продукта. Это чрезвычайно ценный инструмент для улучшения связности и ясности печатных документов.
9. Медицинские исследования и диагностика
В сфере здравоохранения Gen AI обладает важным потенциалом для исследований и медицинской диагностики. Эти копии могут помочь в проверке медицинских записей, составлении отчетов о пациентах и даже в определении возможных диагнозов на основе истории болезни и симптомов. Они могут помочь в модернизации управленческих задач в учреждениях здравоохранения, повышении компетентности медицинских работников. Кроме того, генеративный ИИ может играть роль в обнаружении лекарств, определяя кандидатов на лекарства и новые соединения на основе текущих исследований, возможно, ускоряя развитие новых методов лечения и лечения. Эти приложения обещают улучшить уход за пациентами и способствовать развитию медицинской науки.
10. Обмен знаниями и автоматизированное документирование
Иногда SRE имеет дело со сложными конфигурациями и сложными системами. Gen AI может помочь в автоматическом документировании лучших практик, разрешении инцидентов и изменениях в системе. Это организует обмен знаниями внутри команды. Это гарантирует, что важная информация уже доступна. Это сокращает время обучения новых товарищей по команде и повышает эффективность всей команды.
Заключение
В этом быстро меняющемся мире проектирования надежности объектов поколение искусственного интеллекта оказалось преобразующей силой. Это обеспечивает новаторские решения существующих проблем. Поколение искусственного интеллекта меняет способ выполнения SRE своих обязанностей. Сюда входит прогнозирование сбоев системы и автоматизация разрешения инцидентов.
По мере того, как компании начинают использовать этот новейший период развития искусственного интеллекта, ожидается, что они, безусловно, достигнут беспрецедентного уровня эффективности, масштабируемости и надежности в цифровых системах. Таким образом, путь к более адаптивному и устойчивому ландшафту SRE только начался. Генеративный ИИ создает новые пути.
Gen AI — это не только технологическая тенденция, но и преобразующая сила, имеющая большое значение. Его значение распространяется на все отрасли. Это революционизирует то, как мы внедряем инновации, развиваемся и работаем. Важность Generative AI заключается в его возможности изменить методы, с помощью которых мы работаем и живем. Это открывает исключительные возможности для решения проблем, персонализации и автоматизации. Специалисты DST Global считают что его значение будет продолжать расширяться, поощряя инновации, повышая производительность и ускоряя технологический прогресс.
Примеры генеративного ИИ в SRE
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
Вам может быть интересно
Узнайте о достижениях искусственного интеллекта на устройствах и о том, как он произведет революцию в нашем повседневном взаимодействии с технологиями, сделав нашу жизнь более эффективной и взаимосвяз...
Что такое рекомендательные системы и как они работают. Откуда соцсети, интернет-...
В последние годы веб-разработка переживает настоящ...
В этой статье, специалисты компании DST Global рас...
Не секрет, что в настоящее время идет золотая лихо...
В разработке интеллектуальных приложений наблюдало...
Искусственный интеллект (ИИ) - это быстро развиваю...
Примечательно, когда Microsoft и другие говорят о ...
Data-First IDP интегрирует управление, отслеживаем...
Облачные конвейеры данных искусственного интеллект...
Архитектура данных быстро развивается из-за развит...
Новые комментарии
Сегодня специалисты разных сфер внедряют LLM в свои повседневные задачи. С их по...
Параметры LLM можно сравнить с нейронными связями: чем их больше, тем “умнее” мо...
Насколько понимаю самые популярные опенсорсные модели сегодня: — GPT-J: ра...
Поглощая эту информацию, генеративные модели тщательно анализируют вложенные в нее паттерны, взаимосвязи и нюансы. Они учатся, как слова формируют предложения, как мазки создают визуальные шедевры, и как музыкальные ноты соединяются в гармоничные композиции. Этот процесс обучения обеспечивается нейронными сетями, способными имитировать сложные механизмы работы человеческого мозга.
Когда генеративная модель завершает обучение, она готова применить полученные навыки на практике. Модель не просто повторяет то, что видела в обучающих данных, а черпает вдохновение из этих паттернов, чтобы создать что-то совершенно новое.
Представьте себе генеративную текстовую модель, обученную на огромных библиотеках литературы. Когда ей дается начальное предложение, она не просто копирует и вставляет параграфы из книг. Вместо этого она соединяет слова, фразы и идеи, чтобы создать последовательный и оригинальный текст, соответствующий стилю обучающих данных.
Точно так же генеративные модели изображений изучают цвета, формы и фактуры изображений, которые они видели. Когда их просят создать изображение, они предлагают что-то уникальное — произведение искусства, отражающее эстетику обучающих данных, но не копирующее ни одного конкретного изображения.
— Создание текста: генеративные модели могут сочинять стихи, придумывать истории, генерировать код или даже составлять электронные письма, которые выглядят так, будто их написали люди.
— Генерация изображений: от реалистичных пейзажей до абстрактного искусства, генеративные модели создают визуальные чудеса.
— Создание музыки: с помощью AI музыканты и композиторы могут сочинять мелодии, гармонии и ритмы.
— Перевод: генеративные модели революционизировали процесс перевода, предлагая быстрые и контекстуальные переводы.
— Персонализация контента: AI поддерживает рекомендательные системы, предлагающие книги, фильмы и музыку, соответствующие индивидуальным предпочтениям.
Генеративный искусственный интеллект представляет собой синтез искусства и науки — область, где машины учатся на творчестве людей и затем сами включаются в творческий процесс.
Мы можем быстрее получать данные для анализа, на основе которых мы с невиданной ранее скоростью можем делать выводы и полученную информацию применять для принятия решений.
И получается, что тот самый важный процесс, для которого нам высвобождает время ИИ – это именно принятие решений: постановка целей, формулирование задач и пр.
ИИ может дать нам ответ на вопрос, а вот что с этой информацией делать решает человек.
Главное отличие искусственного интеллекта от естественного разума в отсутствии воли. Сам ИИ не задает вопросов, что там – на глубине океана, в недрах Земли или на бескрайних просторах космоса.
То же самое происходит и на более приземленном уровне – сам по себе ИИ денег не заработает и бизнес не создаст. А вот человек с ИИ в качестве инструмента получает не только новые, ранее недоступные возможности, но новые требования к уровню собственного развития и скорости адаптации к изменениям.
Управление ИИ стало новой компетенцией. Уже сейчас мы сталкиваемся с таким явлением, как нейросотрудники, по применению которых надо как-то принимать решения, обучать взаимодействию персонал, писать ТЗ разработчикам на их функционал и пр.
Я бы сказал, что ИИ забирает у нас тот функционал, который мы уже давно хорошо освоили, но медленно выполняем, и ставит перед нами необходимость выполнения более сложной деятельности: находить цель и стремиться к ее достижению.
Они заявляют, что используют одну и ту же технологию — большую языковую модель (LLM) (на самом деле существует множество больших языковых моделей, как с открытым исходным кодом, так и проприетарные, точно настроенные для различных отраслей и целей) для доступа и организации содержательных знаний предприятия.
Как и в случае с предыдущими новыми технологиями, LLM становится все более популярным. Но что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ — это технология, которая отвечает на вопросы на естественном языке на основе алгоритмов, «обученных» на больших объемах текста из Интернета. Это означает, что они «понимают» терминологию, понятия и отношения между понятиями до такой степени, что способны создать ответ, который звучит так, как будто он исходит от человека.
Хотя технология создает впечатление разумной, возможности ChatGPT и другие приложения на базе LLM используют алгоритмы, основанные на математическом анализе.
Вместо того, чтобы извлекать ответ из существующего контента, алгоритм создает этот ответ на основе встроенных знаний языка и концепций, прогнозируя текст, который должен следовать дальше.
Генеративный ИИ создает новый контент на основе своих знаний языка, концепций и отношений между концепциями.
Важность контента в генеративном искусственном интеллекте
Одна из проблем генеративного ИИ заключается в том, что эти реакции основаны на шаблонах, полученных в результате поглощения общедоступной информации, которая необходима для получения необходимых больших объемов обучающего контента.
Но что, если организация захочет использовать генеративный ИИ для обработки своей внутренней информации?
В этом случае организации необходимо использовать несколько иной подход. Вместо того, чтобы использовать только встроенные знания языка, корпоративному приложению потребуется извлекать информацию из базы знаний, системы управления контентом (CMS) или другого источника данных, который курируется конкретными сотрудниками организации. Это называется поисковой расширенной генерацией (RAG).
Кажется, что использовать LLM для данных вашей организации очень просто, — надо указать на эти данные и позволить модели найти ответ (хотя именно это утверждают многие поставщики).
Вместо того, чтобы признать, что контент требует структуры и курирования посредством использования таксономии и архитектуры контента, некоторые поставщики в этой области будут заявлять, что не используют таксономии или метаданные. Вместо этого они признают, что им приходится «маркировать данные».
Но на самом деле метки — это метаданные. Контент должен содержать подсказки относительно его контекста. Метаданные предоставляют контекстные подсказки для интерпретации контента.
Представьте, что вы используете LLM для поддержки клиента, ищущего информацию о конкретном продукте.
Если информация является закрытой, конфиденциальной или частной интеллектуальной собственностью, раскрытие ее широкой языковой модели может поставить под угрозу корпоративную интеллектуальную собственность.
Например, OpenAI утверждает, что функциональность, доступная через API, не поставит под угрозу корпоративную интеллектуальную собственность, но некоторые данные слишком конфиденциальны, чтобы доверять этому утверждению.
Даже если они не являются конфиденциальными, нам все равно необходимо иметь возможность получать конкретную информацию о конкретном продукте и инструкции, необходимые для поддержки этого продукта.
Следовательно, часть контента, добавляемая в LLM, должна быть помечена такими атрибутами, как название продукта, модель продукта, любые инструкции по установке и коды ошибок.
Знания организации должны быть структурированы таким образом, чтобы LLM можно было использовать для извлечения этих знаний в контексте проблемы клиента, его биографии, уровня его технической квалификации, точной конфигурации его установки и т. д.
— Генеративные алгоритмы ИИ изучают основные закономерности и структуру определённого набора данных для генерации новых данных. Модель фиксирует распределение вероятностей обучающих данных и генерирует новый контент на основе этих вероятностей.
— Для изучения возможных ответов используются различные модели вероятностей. Это означает, что алгоритм выбирает ответ на основе того, что статистически наиболее вероятно будет подходящим ответом (то есть он рассматривает вероятности с различных точек зрения).
— Нейронные сети и методы глубокого обучения используются для моделирования сложных взаимосвязей данных.
— В чистом подходе генеративного искусственного интеллекта данные не маркируются (никакие метаданные не требуются) — система учится на самих данных без ссылки (есть предостережения, которые мы рассмотрим позже в этой статье). Проблема с немаркированными данными заключается в том, что в контенте может быть упущен важный контекст и детали.
— Согласно ChatGPT, «генеративным моделям требуется значительный объем обучающих данных, чтобы точно отразить сложность базового распределения. Большие наборы данных позволяют моделям изучать разнообразные закономерности и генерировать более реалистичные и разнообразные результаты».
— «Применение генеративного ИИ следует рассматривать в более широком социальном контексте», — говорится там же. « Генераторный ИИ может использоваться в полезных приложениях, таких как искусство, развлечения и исследования, но он также может использоваться не по назначению, например, в дипфейках или вводящих в заблуждение синтетических медиа».
Обработка естественного языка (НЛП) в генеративном искусственном интеллекте
Обработка естественного языка (НЛП) широко используется в генеративном искусственном интеллекте. Пользователь задает модели вопрос, но ведь один и тот же вопрос можно задать разными способами. В дизайне чат-бота вопрос или запрос называется высказыванием. Вариации в способах постановки вопроса необходимо классифицировать по одному «намерению» пользователя, в соответствии с которым система может действовать. НЛП открывает путь к пониманию намерений.
В генеративном ИИ то же самое относится к фразе или концепции. Система пытается интерпретировать вопрос и разрешить различные способы его постановки. Языковые вариации представляются математически путем помещения вопроса в хранилище данных, называемое графовой базой данных.
Графовые базы данных отличаются от традиционных баз данных тем, как они хранят, обрабатывают и извлекают информацию. Традиционная база данных представляет документ или продукт в строках, а характеристики этого объекта (цена, цвет, модель) в столбцах. При наличии большого количества дескрипторов (измерений) в неструктурированном контенте традиционная база данных может оказаться более сложной для выполнения определенных типов запросов.
Графовое представление создает математическую модель объекта (скажем, документа) в многомерном пространстве (сложная концепция для понимания, поскольку мы не можем мыслить более чем в трех измерениях — четырех, если вы добавите время как измерение). Но графовое пространство допускает столько измерений, сколько атрибутов, то есть сотни или тысячи. Документы также вводятся в базу данных графа знаний и могут быть представлены как один большой граф или разбиты на компоненты, причем каждый компонент имеет графовое представление.
Эта форма представления позволяет использовать другой подход к анализу, при котором близость точек данных показывает, насколько близки друг к другу различные атрибуты или другие элементы данных. Поскольку и запрос, и контент представлены в виде графа, на высоком уровне графовое представление запроса сравнивается с графовым представлением контента и генерируется ответ.
Метаданные могут быть связаны с контентом для предоставления явных атрибутов контента, которые обеспечивают контекст для запроса и ответа. В случае обобщенной языковой модели размеры графового пространства определяются «изученными особенностями» информации. Однако явные метаданные также могут быть частью графового представления контента, или «встраиваниями».
Роль управления знаниями в генеративном искусственном интеллекте
Священным Граалем управления знаниями (УЗ) является предоставление нужной информации нужному человеку в нужное время.
Задача всегда заключалась в том, как представить эти знания таким образом, чтобы их можно было легко извлечь в контексте пользователя и его задачи.
Контекст пользователя — это понимание его цели, конкретной задачи, его опыта и знаний, опыта, технических навыков, характера запроса и деталей его среды.
Эта информация включает в себя «цифровой язык тела» клиента или сотрудника. Это цифровые сигналы, которые люди излучают всякий раз, когда взаимодействуют с электронной системой.
Любая точка взаимодействия предоставит данные, которые можно интерпретировать как часть контекста пользователя. В некоторых организациях имеется от 50 до 100 систем, которые создают пользовательский опыт, побуждающий их купить продукт или выполнить свою задачу. Эти точки данных предоставляют контекст о цели или задаче пользователя.
Однако путь клиента — это путь к знаниям. Путешествие сотрудника — это путешествие знаний. На каждом этапе процесса людям нужны ответы на вопросы.
Системы управление знаниями (КМ) всегда пытались организовать информацию осмысленным образом, чтобы снизить когнитивную нагрузку на человека, то есть облегчает им выполнение своей задачи.
Эти знания должны быть структурированы и размечены таким образом, чтобы их можно было легко найти с помощью поиска или просмотра, а также все чаще с помощью чат-ботов и других когнитивных приложений искусственного интеллекта.
Хотя технология становится все более и более мощной (особенно, как это демонстрирует генеративный ИИ), сама по себе она не решает фундаментальную проблему управления знаниями и доступом, поскольку для внутреннего использования генеративный ИИ должен быть обучен на информации, специфичной для организации.
Заключение
Сейчас самое время привести в порядок своё цифровое пространство знаний. Генеративный ИИ — это потрясающее достижение, но использование той же общей языковой модели, что и у ваших конкурентов, не создаст конкурентного преимущества.
Ваше конкурентное преимущество – это наличие 2х элементов: онтологической модели знаний о бизнесе и генеративный ИИ с настроенной на вашу отрасль языковой моделью.