生成人工智能技术栈

GenAI 指的是能够通过学习现有数据中的模式来创建新内容（如文本、图像、代码或音乐）的系统。以下是 GenAI 技术栈的关键组成部分：

1 - 云托管和推理：像 AWS、GCP、Azure 和 Nvidia 这样的提供商提供了运行和扩展 AI 工作负载的基础设施。 2 - 基础模型：在大量数据上训练的核心大型语言模型（如 GPT、Claude、Mistral、Llama、Gemini、Deepseek）构成了所有 GenAI 应用的基础。 3 - 框架：像 LangChain、PyTorch 和 Hugging Face 这样的工具帮助构建、部署和将模型集成到应用程序中。 4 - 数据库和编排：向量数据库（如 Pinecone、Weaviate）、编排工具（如 LangChain、LlamaIndex）管理内存、检索和逻辑流。 5 - 微调：像 Weights & Biases、OctoML 和 Hugging Face 这样的平台使得能够为特定任务或领域训练模型。 6 - 嵌入和标记：像 Cohere、Scale AI、Nomic 和 JinaAI 这样的服务帮助生成和标记向量表示，以实现搜索和 RAG 系统。 7 - 合成数据：像 Gretel、Tonic AI 和 Mostly AI 这样的工具创建人工数据集以增强训练。 8 - 模型监督：监控模型性能、偏差和行为。像 Fiddler、Helicone 和 WhyLabs 这样的工具可以帮助。 9 - 模型安全：确保 GenAI 系统的部署是合乎道德、安全和可靠的。像 LLM Guard、Arthur AI 和 Garak 这样的解决方案可以帮助实现这一点。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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