评估方案解决了企业面临的最大挑战
Posted: Sun Feb 16, 2025 3:51 am
生产监控。方案输出超越了基本指标，它提供了一种强大的可视化方法来大规模测量和监控 LLM 性能。
对于运营团队来说，这意味着可以全面了解其 AI 系统的性能，并使用自动化创建LLMOps保障措施。生成详细指标的能力已经改变了组织处理 LLM 治理和质量保证的方式。结果如何？更可靠的 AI 系统和自信的利益相关者。
查看更多关于 LLM 评估的信息 → 使用 Dataiku 中的 GenAI 自信地监控、改进和迭代。
Dataiku 故事
今年年末，Dataiku Stories重新定义了数据故事讲述方式，解决了业务报告中的一项关键挑战：保持见解的新鲜和准确。与很快就会过时的传统静态演示不同，Stories 可以动态连接到实时数据源，自动刷新可视化和指标。虽然 GenAI 加速了创建过程，但真正的力量在于维护实时更新的单一事实来源，消除屏幕截图过时的风险，并确保利益相关者始终看到最新数据。
这不仅是为了节省时间，还为了使团队交流见解的方式更加民主化，同时确保每条信息都经过验证且值得信赖。通过将演示文稿放在数据工作所在的同一平台中，可以拯救您的演示文稿。
阅读博客→了解更多关于 Dataiku Stories 如何改变我们分享见解的方式。
第 2 层：GenAI 随心所欲
这些功能将前所未有的控制权交到用户手中，从而实现适应特定企业需求的 AI 解决方案。
法学硕士微调
LLM 微调为Dataiku LLM Mesh带来了企业级定制。LLM 微调提供了两种强大的方法：一种是非编码人员通过直观界面微调模型的可视化、可管理的方法；另一种是基于 Python 的方法，让开发人员可以充分灵活地使用最先进的技术。
无论是使用 HuggingFace 的基于指令的 LLM 还是 OpenAI 模型，团队都可以将预训练模型应用于其特定领域，同时保持企业级治理。这种双重方法可确保公民数据科学家和经验丰富的开发人员都能创建真正符合其组织语言的 AI 解决方案。
阅读有关微调的更多信息→深入了解 Dataiku 中的 LLM 微调的好处！
生成菜谱AI助手
生成配方是我们 12 月份的创新，代表了数据转换自动化的突破。通过理解自然语言 秘鲁电话号码数据 描述并考虑数据集架构和样本数据，它可以提供准确的转换建议，同时提供对其建议的清晰解释（转到下面视频中的 1:48 来观看它的实际操作！）。
对于业务用户来说，这意味着不再需要纠结于技术语法——只需描述您想要实现的目标，然后让助手处理复杂性。对于数据专家来说，它大大加快了准备过程，将耗时的配方配置转变为与人工智能的快速对话。配方还可以从用户反馈中学习，确保不断改进建议，使其对数据团队越来越有价值。这个新配方可以帮助直接将业务意图和技术实施联系起来，同时缩短数据准备时间。
对于运营团队来说，这意味着可以全面了解其 AI 系统的性能，并使用自动化创建LLMOps保障措施。生成详细指标的能力已经改变了组织处理 LLM 治理和质量保证的方式。结果如何？更可靠的 AI 系统和自信的利益相关者。
查看更多关于 LLM 评估的信息 → 使用 Dataiku 中的 GenAI 自信地监控、改进和迭代。
Dataiku 故事
今年年末，Dataiku Stories重新定义了数据故事讲述方式，解决了业务报告中的一项关键挑战：保持见解的新鲜和准确。与很快就会过时的传统静态演示不同，Stories 可以动态连接到实时数据源，自动刷新可视化和指标。虽然 GenAI 加速了创建过程，但真正的力量在于维护实时更新的单一事实来源，消除屏幕截图过时的风险，并确保利益相关者始终看到最新数据。
这不仅是为了节省时间，还为了使团队交流见解的方式更加民主化，同时确保每条信息都经过验证且值得信赖。通过将演示文稿放在数据工作所在的同一平台中，可以拯救您的演示文稿。
阅读博客→了解更多关于 Dataiku Stories 如何改变我们分享见解的方式。
第 2 层：GenAI 随心所欲
这些功能将前所未有的控制权交到用户手中，从而实现适应特定企业需求的 AI 解决方案。
法学硕士微调
LLM 微调为Dataiku LLM Mesh带来了企业级定制。LLM 微调提供了两种强大的方法：一种是非编码人员通过直观界面微调模型的可视化、可管理的方法；另一种是基于 Python 的方法，让开发人员可以充分灵活地使用最先进的技术。
无论是使用 HuggingFace 的基于指令的 LLM 还是 OpenAI 模型，团队都可以将预训练模型应用于其特定领域，同时保持企业级治理。这种双重方法可确保公民数据科学家和经验丰富的开发人员都能创建真正符合其组织语言的 AI 解决方案。
阅读有关微调的更多信息→深入了解 Dataiku 中的 LLM 微调的好处！
生成菜谱AI助手
生成配方是我们 12 月份的创新，代表了数据转换自动化的突破。通过理解自然语言 秘鲁电话号码数据 描述并考虑数据集架构和样本数据，它可以提供准确的转换建议，同时提供对其建议的清晰解释（转到下面视频中的 1:48 来观看它的实际操作！）。
对于业务用户来说，这意味着不再需要纠结于技术语法——只需描述您想要实现的目标，然后让助手处理复杂性。对于数据专家来说，它大大加快了准备过程，将耗时的配方配置转变为与人工智能的快速对话。配方还可以从用户反馈中学习，确保不断改进建议，使其对数据团队越来越有价值。这个新配方可以帮助直接将业务意图和技术实施联系起来，同时缩短数据准备时间。