模块化的第一个好处是可解释性 ， 因为参与生成式AI系统的各组成部分彼此分离，这样就更容易分析代理是如何运作和作出决策的 。AI通常被视为“黑箱”，而模块化使得跟踪和解释结果变得更加容易 。
第二个好处是安全性，因为各个组件可以通过最佳认证和授权机制进行保护，确保只有授权用户才能访问敏感数据和功能 。模块化还使得合规和治理变得更容易 ， 因为个人身份识别信息（PII）或知识产权（IP）可以得到保障，与底层LLM保持分离 。
4.提供持续灵活的资金模型除了采用微服务方法之外，还应在整体生成式AI项目中采用平台思维模式 。这意味着取代传统的基于项目的软件项目资金模型，转而提供一种持续和灵活的资金模型 。这种方法赋予参与者基于价值做决策的能力，能够响应新兴机会，并发展最佳实践 ， 而不受制于僵硬的资金周期或商业案例 。
以这种方式管理预算还能鼓励开发人员和业务团队将生成式AI视为组织已有的基础设施的一部分，从而更容易平滑规划工作负载的高峰和低谷，更容易采取“卓越中心”的方法并在长期内保持一致性 。
类似的做法是将生成式AI视为企业自身运营的产品，而非单纯的软件 。AI代理应作为产品来管理，因为这更能有效地体现其所创造的价值，并使整合、工具和提示方面的支持资源更容易获得 。简化这种模式有助于在整个组织内普及对生成式AI的理解，促进最佳实践的采纳 ， 并营造出共享专业知识和协作的生成式AI开发文化 。
生成式AI具有巨大的潜力，各公司正竞相在其运营中实施新的工具、代理和提示 。然而，要将这些潜在项目投入生产，就需要有效管理数据、奠定系统规模化发展的基?。?并建立合适的预算模型以支持团队 。合理安排流程和优先级将有助于你和你的团队释放这项技术的变革潜力 。
参考地址：https://www.infoworld.com/article/3713461/how-to-manage-generative-ai.html
【如何管理生成式AI】
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