Sicherstellung der Zuverlässigkeit von Daten und KI durch Beobachtbarkeit

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Du planst also, dieses Jahr in KI zu investieren. Sind deine Daten dafür bereit? Zwei Drittel der Unternehmen glauben das nicht. Da Modelle immer mehr zur Standardware werden, ist der wahre Wettbewerbsvorteil bei KI zuverlässige First-Party-Daten, und zwar jede Menge davon. Dieser grundlegende Bericht erklärt die wichtigsten Prinzipien der Zuverlässigkeit von Daten und KI, wobei nicht mehr traditionelle Tests, sondern die Beobachtbarkeit der Schlüssel zum Erfolg ist.

In „Ensuring Data + AI Reliability Through Observability”(Sicherheit von Daten und KI durch Beobachtbarkeit) lernst du die typischen Herausforderungen bei der Skalierung von Retrieval-Augmented-Generation-Modellen kennen und erfährst, wie du sie mit bewährten Strategien meistern kannst. Die Autoren Barr Moses und Michael Segner zeigen dir, wie sich Zuverlässigkeit auf die Leistung auswirkt, und geben dir praktische Tipps, wie du fundiertere Entscheidungen über die Zeit und Ressourcen deines Teams treffen kannst.

• Nutze strukturierte und unstrukturierte Daten, um den Wert und die Komplexität von KI-Anwendungen exponentiell zu steigern.
• Verstehe die Prinzipien hinter der Entwicklung zuverlässiger Systeme und wie sie auf Daten und KI-Produkte angewendet werden
• Beschleunige und skalier Initiativen für zuverlässige Daten- und KI-Produkte
• Bewältigen Sie häufige Herausforderungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit beim Aufbau von Daten- und KI-Produkten in großem Maßstab
• Priorisiere die Zeit und Ressourcen deines Teams, um die Zuverlässigkeit von Daten und KI zu maximieren