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随着算法、计算等的突破，生成式人工智能持续从实验室走入现实，人们对这项技术的预期也在不断升级，生成式 AI 技术的发展正在为各行各业插上想象的翅膀。
近几年，生成式 AI 在文生文、文生图、文生视频等方面的应用愈加广泛。据《中国 AIGC 应用全景报告》显示，2024 年中国 AIGC 应用市场规模将达 200 亿元，2030 年达万亿元规模。
而“做好数据准备”则是正式踏上生成式 AI 转型之路前，业界普遍强调的前提条件。定制和优化大语言模型需要大量数据，因此成熟的企业数据战略是生成式AI转型的重要前提。与同行相比，那些积极构建强大供应链数据能力的企业将拥有重要的领先优势。
本文将简析数据对于生成式 AI 应用发展的驱动作用，以及如何选择合适的实时数据平台，来推动企业或个人在生成式 AI 领域的目标和愿景。
首先我们要清楚实时数据平台的核心价值——它可以简化开发工作流程，优化资源利用，并帮助我们充分利用自身的数据资源驱动生成式 AI 应用的发展。
得益于近一年多来生成式 AI 工具的爆炸式增长和广泛应用，开发人员正在加速创建更多的新应用来满足组织的各种需求。然而，这些新兴的生成式 AI 应用的成功依赖于高质量数据的获取——这对许多组织来说都是一个巨大的挑战。
但人工智能惊人的发展态势正在呼唤我们正视并设法解决这个问题，毕竟，如果数据继续保持这种难以访问、缺乏足够的细节或质量较差的状态，生成式 AI 应用的路只会越走越难。
究其根源，问题往往在于过时的传统数据库架构，逐渐无法满足现代数据需求和新兴技术（如生成式 AI）所要求的规模、速度和复杂性。这些因素对于有效训练和部署生成式 AI 模型至关重要。
这就要求开发人员必须从过时的传统系统，过渡到支持各行业 AI 开发的实时数据平台。与传统的数据管理系统不同，实时数据平台能够更全面地进行数据采集、聚合、分析和模型训练。在构建 AI 驱动的应用时，这些能力是必不可少的。即使是最复杂的算法也无法弥补这些基础要素的缺失。
那么要如何选择合适的实时数据平台呢？从战略思想层面，到实际评估要点，以下要点需要我们留意：
一、在集成生成式 AI 之前设定明确的目标和界限
考虑到数据平台在未来的生成式 AI 项目中所扮演的关键角色，IT 负责人和开发人员必须首先建立清晰、明确的数据使用目标。只有这样，组织才能充分利用生成式 AI 的潜力来解决复杂问题、推动创新并创造价值。
设定目标至关重要，因为它鼓励前期规划，从而指导整体开发过程，并确保组织内的所有利益相关者都充分做好利用 AI 能力来满足特定需求的准备。
这就像在没有找到食谱的情况下贸然烤蛋糕，或在没有说明书的情况下尝试组装自行车。原本理想中，是尝到第一口蛋糕的幸福滋味和骑车兜风时的悠然自得，但如果一切建立在随意行事的基础上，这些想象中的美味抑或是顺畅的骑行都将止步于想象，很难得到保证。
生成式 AI 亦是如此。如果没有建立必要的基础或结构就急于行动，可能会导致数据质量受到影响。与蛋糕或自行车不同，生成式 AI 的风险更高——可能涉及道德疏忽、合规问题、潜在的安全漏洞等。
例如，一家零售公司可能会设定利用生成式 AI 基于实时客户数据分析定制营销策略的目标。这是一个战略性举措，但如果没有适当的规划，就会有风险。为此目标设定的界限应包括确保所有数据处理符合消费者数据保护法（如 GDPR）、实施严格的数据安全协议，并建立监督机制以防止 AI 在定位和个性化中产生偏见。数据还需要保持最新、干净和可靠。
通过为生成式 AI 应用设定明确的目标和界限，我们可以最大限度地发挥技术的优势，提高效率和创新，同时最小化相关的风险和挑战。
二、选择实时数据平台的 3 个关键考虑因素
一旦建立了适当的指导方针，就该选择一个实时数据平台来支持我们的生成式 AI 应用了。为了确保生成式 AI 项目的成功，在平台选型评估时还需牢记以下几点：
① 数据质量保证
众所周知，AI 系统的有效性取决于其使用的数据质量，但这种理解并不总能转化为行动。
实时数据平台可以通过快速处理和分析实时数据来提高生成式 AI 系统的性能，支持包括向量、JSON、时间序列、文本、SQL 和地理空间数据在内的结构化和非结构化格式。这一能力确保了大语言模型（LLMs）能够优化运行，利用最新、准确的数据提供可靠的洞察和决策。
在生成式 AI 驱动的应用程序中，这种质量保证水平至关重要。例如，在虚拟助手的自然语言理解中，数据处理速度直接影响助手的有效性。当虚拟助手能够快速理解和处理用户查询并利用高质量的实时数据时，它会提升用户体验并提供更准确、上下文感知的响应。但如果数据访问受阻，虚拟助手可能响应过慢甚至提供不准确的建议。
数据速度和准确性的需求在所有行业中普遍存在。例如，实时数据平台可以帮助零售商基于客户行为个性化推荐，或帮助金融机构实现实时欺诈检测。
② 集成的便捷性
为了优化生成式 AI 应用的性能，寻找一个具有强大集成能力并支持多种数据源和连接器的数据平台至关重要。
这个数据平台必须高度可扩展，并能够与各种系统、技术和框架无缝集成。这种兼容性是基础，因为它实现了平台间的连续数据流和实时分析能力。
例如，在制造业中，数据平台通过分析传感器数据来预测设备故障，实现预测性维护。这种集成优化了操作并减少了停机时间。
此外，实时数据平台作为所有数据的有效输入点，支持复杂模型（如定制训练的 GPT 模型）的创建和训练。通过加速从所有数据源中轻松提取和转换数据，数据平台可以利用更高量的数据生成提高模型训练效率和效果的 prompt。
借助先进的功能，如向量数据库和语义搜索功能，可以轻松实验和优化不同的 prompt，优化 AI 模型的训练过程。
③ 安全和合规措施
为了防范外部威胁和内部漏洞，需要一个具有全面安全功能的实时数据平台。
考虑诸如先进的数据加密方法（无论数据是静态的还是在传输中）和确保只有授权用户才能访问敏感信息的强大访问控制功能。此外，可能还需要重视实时检测并响应潜在安全事件的持续监控机制。
将安全性放在首位，可以保护企业最敏感的数据免遭未经授权的访问和数据泄露的风险。此外，实时数据平台应支持符合各种监管要求，如 GDPR、HIPAA 或 CCPA，具体取决于您所在的地理位置和行业。
一个安全、合规的数据平台可帮助企业避免巨额罚款和法律挑战，同时还能通过安全、负责任的数据处理赢得客户的信任。例如，数据平台可以帮助医疗决策支持系统分析电子健康记录和医学影像数据，协助医疗专业人员进行诊断和治疗规划，同时确保患者的隐私和合规性。无论哪个行业，适当的安全和合规措施都有助于避免财务和声誉上的损失。
三、利用实时数据平台实现更大影响力
鉴于生成式 AI 技术的变革潜力，开发人员将注意力转向生成式 AI 应用是明智之举。但在组织能够有效且可持续地部署这些解决方案之前，必须建立明确的目标和界限，并采用实时数据平台，确保您的输入得到负责、高效的管理。
有了可提供无缝集成选项和强大安全功能的实时数据平台，就可以简化开发工作流程，优化资源利用，并利用数据驱动生成式 AI 应用的创新，继而真正发挥生成式 AI 应用的影响力。
最后，没有人希望吃到糊掉的蛋糕，骑上散架的自行车，更不会希望陷入一个风险远大于实际价值的生成式 AI 解决方案。
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