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Einführung eines mehrschichtigen Ansatzes für die generative KI-Entwicklung - AWS Prescriptive Guidance

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Einführung eines mehrschichtigen Ansatzes für die generative KI-Entwicklung

Um eine robuste und skalierbare generative KI-Plattform aufzubauen, benötigen Unternehmen eine umfassende Umgebung, die Innovationen ermöglicht und gleichzeitig Kontrolle und Sicherheit gewährleistet. In diesem Strategiedokument wird eine unternehmenstaugliche Umgebung empfohlen, die aus vier wesentlichen Ebenen besteht, die in der folgenden Abbildung dargestellt sind.

Die vier Ebenen einer generativen KI-Umgebung für Unternehmen.

Jede der folgenden Ebenen spielt eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Einführung und Skalierung generativer KI im gesamten Unternehmen:

  1. Daten- und Recheninfrastruktur — Eine zuverlässige Infrastruktur bildet die Grundlage für die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung generativer KI-Anwendungen. Diese Ebene stellt sicher, dass Unternehmen über die erforderlichen Rechenressourcen und Datenverwaltungsfunktionen verfügen, um verschiedene Anwendungsfälle zu unterstützen, von kleinen Experimenten bis hin zu groß angelegten Produktionsbereitstellungen. Erwägen Sie für Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) die Verwendung von AWS Trainium, AWS Inferentia, UltraClusters, Elastic Fabric Adapter, Capacity Blocks for ML, AWS Nitro System und AWS Neuron.

  2. Bewährte Basismodelle und Tools — Diese Ebene ermöglicht es Ihrem Unternehmen, auf genehmigte, vorab trainierte Modelle zuzugreifen und gleichzeitig Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Teams können mit verschiedenen Modellen experimentieren, ihre Effektivität bewerten und die für bestimmte Anwendungsfälle am besten geeigneten Modelle auswählen. Sie können Amazon Bedrock verwenden, um Leitplanken einzurichten, Agenten zu erstellen, Modelle anzupassen oder Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell zu importieren.

  3. Sicherheit und Governance — Mit dieser Ebene können Sie sicherstellen, dass generative KI-Anwendungen den Unternehmensrichtlinien, Compliance-Anforderungen, rechtlichen und datenschutzrechtlichen Anforderungen sowie ethischen Richtlinien entsprechen. Auf dieser Ebene implementieren Sie konsistente Sicherheitskontrollen und Governance-Mechanismen für alle generativen KI-Initiativen.

  4. Wiederholbare Anwendungsmuster — Diese Ebene beschleunigt die Entwicklung und fördert die Konsistenz, indem sie standardisierte Vorlagen und Best Practices für gängige generative KI-Anwendungsfälle bereitstellt. Die Bereitstellung wiederholbarer Muster trägt dazu bei, Doppelarbeit zu vermeiden und ermöglicht eine schnelle Skalierung erfolgreicher Lösungen. Beispiele für wiederholbare Muster sind intelligente Dokumentenverarbeitung, Retrieval Augmented Generation (RAG), Chat-basierte Assistenten und behördliche Workflows.

Dieser mehrschichtige Ansatz bietet die folgenden Hauptvorteile:

  • Er unterscheidet klar zwischen den verschiedenen Aspekten der generativen KI-Implementierung.

  • Es fördert die einheitliche Sicherheit und Steuerung aller generativen KI-Initiativen.

  • Es hilft Ihnen beim Aufbau einer skalierbaren Infrastruktur, die mit den organisatorischen Anforderungen wächst.

  • Es standardisiert Ansätze, die die Entwicklung beschleunigen.

  • Es reduziert das Risiko durch bewährte Muster und Praktiken.

Durch die Implementierung dieser vier Ebenen können Unternehmen eine solide Grundlage für ihre generativen KI-Initiativen schaffen und gleichzeitig die Flexibilität wahren, sich an neue Anforderungen und Möglichkeiten anzupassen.