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构建大型语言模型或生成式人工智能时,不要忽视数据库基础设施

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当你走过一座城市时,抬头仰望是很自然的事情。高耸的摩天大楼似乎是不可能的工程壮举。它们高出地面数十层甚至数百层,经受住了雷击、超级风暴和时间的摧残。摩天大楼证明了通过战略设计和创新工程可以实现的目标。然而,正是看不见的地下基础使这些反重力结构成为可能。

将人工智能 (AI) 系统想象成那些摩天大楼。正如建筑物依靠坚固的地基才能在城市天际线中保持直立一样,人工智能系统也依赖于可靠的数据库基础设施来实现可靠性、效率和智能。这不仅仅是有一个存储数据的地方;而是有一个地方可以存储数据。它是关于创建一个有组织的、高效的系统,能够随着项目复杂性的增长而管理和处理大量信息。

在人工智能项目中忽视数据库基础设施就像在地震区的流沙上建造建筑一样:它使整个结构变得脆弱。如果没有坚实的基础,人工智能系统可能会出现性能下降、扩展性困难、甚至在关键时刻失败的情况。结果?失去用户信任。对于复杂的人工智能系统(例如大型语言模型)来说更是如此,这些系统处理大量数据集以执行语言处理、图像识别和预测分析等任务。

在我们梦想从顶层看问题之前,数据库专业人员和 IT 领导者必须优先考虑数据库的可扩展性、数据质量、性能和安全性。只有这样,我们才能将人工智能和大型语言模型项目的潜力提升到令人惊叹的新高度。

可扩展性:达到新的高度

想象一下,一座摩天大楼不仅能够在今天屹立不倒,而且能够在未来与城市天际线一起成长。这就是我们应该如何满足人工智能数据的存储需求。每个新楼层(或者在人工智能的情况下,每个新数据集或功能)都必须得到下面的基础设施的支持。这需要可与组织一起扩展的可扩展数据库,帮助确保人工智能系统保持快速、安全和智能,无论它们变得多么庞大、相互依赖或复杂。除了存储空间之外,团队还必须考虑计算和输入/输出操作,以防止数据库在处理高级人工智能应用程序不断增长的需求时出现停机。

建筑师使用钢框架和模块化结构等现代技术为摩天大楼添加更多楼层。同样,人工智能依赖基于云的解决方案和数据索引、分片和分区等战略方法来在整个系统中均匀分配工作负载。这确保基础设施能够顺利处理增加的数据需求,保持人工智能系统的稳健性和响应能力。此外,它还可以帮助组织在扩大规模时避免瓶颈和成长的烦恼。
在云计算中,增加系统容量有两种主要策略:纵向扩展和横向扩展。扩大规模意味着提高现有基础设施的容量,而扩大规模就像在综合体中添加更多建筑物。这意味着增加服务器或节点等资源来增强容量。这两种方法对于开发能够处理不断增长的需求和复杂性的强大人工智能系统至关重要。

数据质量:坚不可摧的城墙

数据是每个现代企业的支柱,其质量和完整性与帮助摩天大楼承受任何重量或天气的钢框架一样重要。 AI 的性能直接取决于 数据质量 它受到训练。因此,公司必须不断致力于更新和维护其数据库,以确保其准确、一致和最新。

与验证摩天大楼是否足够稳定以保持站立的例行检查类似,支撑人工智能的数据库也需要持续关注。团队应该不断更新他们的数据库以反映最新信息。这需要验证它们以确保数据正确性并清理它们以消除不准确之处。通过这样做,企业可以确保其系统在面对挑战时保持不动摇,并持续提供准确可靠的结果。

性能优化:保持正常运行

想象一下,如果摩天大楼的基本系统(如电力、水或电梯)突然发生故障,会发生什么情况。 (剧透警告:它很快就会变得不适合居住。) 假设您对进入多年未检查的电梯或在电力质量较差的建筑物的 99 层工作的前景感到不兴奋。在这种情况下,您可能也不应该将关键数据库留给它们自己的设备。评估和增强数据库以确保它们保持相关性和效率对于防止人工智能过时是必要的,就像建筑物如果没有适当的维护就会恶化一样。

在企业世界中,数据库恶化可能会导致准确性下降、响应时间变慢以及无法处理新出现的威胁。正如建筑师选择特定的设计和材料来减少风的影响并提高建筑物的能源效率一样,人工智能建筑师使用查询优化和捕获来确保系统按需要执行。无论外部条件如何,系统都必须有效地处理和分析数据。与工程师监控摩天大楼的结构完整性和环境系统的方式类似,数据库监控可以帮助主动检测和解决可能阻碍人工智能项目的缓慢查询、资源瓶颈和意外数据库行为。

安全措施:信任的基础

网络安全协议 对于保护组织的敏感数据至关重要。建筑物内的保安人员、监控摄像头和访问控制有助于确保居民的安全;网络安全协议,例如 安全设计 原则和多因素身份验证在保护组织的数据完整性方面发挥着至关重要的作用。

在数据如黄金般宝贵的世界中,确保其机密性至关重要。安全性不仅仅是人工智能系统的技术要求;它为建立信任、维护道德标准和刺激创新奠定了基础。在某种程度上,这些安全措施对于基金会的其他部分至关重要。它们不仅帮助人工智能系统执行任务,还保护其所服务的人类团队的利益和隐私。

数据库团队可以通过定期进行安全审计来识别和修复潜在的漏洞,从而帮助确保人工智能系统的安全。通过优先考虑基础设施每一层的安全性(从监控到维护以及中间的一切),组织可以确保其人工智能系统成为有价值数据的值得信赖的避难所。

当开发人员和用户对人工智能系统的安全性充满信心时,他们更有可能尝试并突破这些技术所能实现的界限。我们必须继续以勤奋和远见来建立和管理这些重要的基础。这样,我们就可以确保我们的人工智能系统保持可靠、有效,并能够充分发挥其潜力。

Krishna Sai 是以下公司的技术与工程高级副总裁 SolarWinds的。他在扩展和领导全球团队、在 ITSM/ITOM、电子商务、企业软件、SaaS、人工智能和社交网络等各种技术和领域创新和构建获胜产品方面拥有二十多年的经验。在加入 SolarWinds 之前,Sai 在 Atlassian、Groupon 和 Polycom 担任技术和工程领导职务,并且是两家成功初创公司的联合创始人/首席技术官。他拥有路易斯安那州立大学计算机工程研究生学位。