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大规模管理人工智能不再是一项遥不可及的挑战，而是一项迫切的需求。 74% 的采用生成式 AI 的公司很难看到可衡量的结果，即使领导者取得了成就 收入增长 1.5 倍 和 1.6 倍股东回报率。钥匙？统一 AI 编排平台 像 prompts.ai 可简化工作流程、削减成本并确保治理。
它对你有什么好处？
预计人工智能编排市场将从此增长 2024 年为 58 亿美元，到 2034 年为 487亿美元，像 prompts.ai 这样的平台正在改变企业管理多种模型、简化工作流程和强制合规的方式。无论您是想减少工具蔓延还是扩展 AI 运营，现在都是采取行动的时候了。
Prompts.ai 通过汇集超过 35 种顶级语言模型来应对管理 AI 模型的挑战，其中包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -进入一个安全、统一的接口。通过整合这些工具，它消除了兼顾多个平台的混乱局面，使团队更容易并排比较模型。这种简化的方法不仅简化了运营，而且为有效的管理和可扩展性奠定了基础。
prompts.ai 的一个关键特点是它专注于治理。该平台为所有人工智能交互提供了完全的透明度和可审计性，使企业能够监控模型的使用情况、即时活动和生成的输出。这种监督级别可确保遵守法规，并在不中断工作流程的情况下简化新模型或用户的添加。借助内置的治理框架，团队可以有效地管理资源，同时维持运营秩序。
该平台的可扩展性体现在它能够将人工智能成本削减多达 98% 得益于其统一的计费系统，可以替换超过35种断开连接的工具。其定价结构灵活，提供从免费计划到企业级解决方案的选项，可满足广泛的需求。
Prompts.ai 还通过工作流程自动化提高了生产力。例如，在 2024 年 11 月， 弗兰克·布西米，首席执行官兼首席运营官，使用该平台简化了内容创建并自动化了战略工作流程，使他的团队腾出时间专注于更高价值的任务。同样， 史蒂芬·西蒙斯，首席执行官兼创始人，利用其LoRa和工作流程在短短一天内完成了渲染和提案。
为了帮助组织有效管理成本，prompts.ai 通过其集成的 FinOps 工具提供了实时支出见解。这些工具跟踪使用模式，突出显示省钱的机会。这个 代币积分系统 简化定价，提供可预测性，无需与多个供应商打交道。
除了成本管理外，prompts.ai 还能与流行的工具无缝集成，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello，将 AI 功能直接嵌入到现有工作流程中。这种集成支持该平台的目标，即将团队生产力提高多达 10x，同时保持严格的安全和治理标准。
“让你的团队更紧密地合作，即使他们相隔很远。将与项目相关的沟通集中在一个地方，使用白板集思广益，起草计划和协作文档。”-Heanri Dokanai，UI Design
另一个突出的功能是多模型编排，它允许组织针对特定用例尝试各种语言模型，而不必管理单独的部署。这种灵活性特别有利于处理多个聊天机器人角色、完善即时策略以及根据不同的部门需求量身定制输出行为。
除了 prompts.ai，其他几个 AI 管理平台还提供旨在简化生命周期管理和优化成本的解决方案。尽管它们有相似的目标，但每个平台都有自己的方法来应对管理人工智能工作流程的挑战。
大多数平台提供结构化的生命周期管理，涵盖数据收集、预处理、模型训练、评估、部署以及持续监控和维护等关键阶段。这种端到端支持使组织能够监督其AI模型从构思到部署及以后的整个过程。
这些平台的基本功能之一是 模型组织和版本控制。数据版本控制、实验跟踪、CI/CD 管道和实时性能监控等工具是标准工具。这些功能使团队能够跟踪训练实验、管理工件、监控模型在现实场景中的表现并保持强大的版本控制。
随着人工智能采用率的增长， 治理和合规控制 已经变得越来越复杂。平台现在提供人工智能模型清点和编目、风险评估工具、合规性监控、偏差检测和可解释性功能等功能。这些控制措施在医疗保健等行业尤其重要，在这些行业中，透明度和法规遵守情况是不可谈判的。集中化、自动化和执行治理政策的能力确保了组织能够保持合乎道德和负责任的人工智能实践。
扩展和自动化工作流程的能力因平台而异。有些为人工智能治理提供全面的解决方案，而另一些则专门研究自动合规监控等利基领域。特别是 MLOps 平台旨在简化整个生命周期，使其更容易有效地管理工作流程。
随着 AI 工作负载复杂性的增加， 成本管理 已成为当务之急。预测分析、动态扩展和资源优化等功能可帮助组织控制开支。例如，Emma平台的用户报告说，由于人工智能推荐，节省了多达75％的成本。这一点尤其重要，因为58％的云采用者认为他们尚未实现投资的全部价值。
无缝 集成和兼容性 使用现有的企业工具是平台选择的关键因素。虽然大多数平台都支持集成，但这些集成的易用性和深度可能会有所不同。例如，平均 CPU 利用率 Kubernetes 在云环境中部署的集群通常低至10％，这凸显了改善资源分配的必要性。随着平台的发展，它们有望提供越来越智能和集成的解决方案。
格局正在迅速变化。 Gartner 预测，到2026年，超过80％的独立软件供应商将把生成式人工智能功能集成到其企业应用程序中，高于2023年的不到1％。这凸显了对能够管理生成式人工智能和传统机器学习工作流程的平台的需求不断增长。
总的来说，这些功能凸显了采用统一且可扩展的方法在整个生命周期中管理 AI 模型的重要性。这些平台不断变化的功能为更高效、更透明和更具成本效益的人工智能管理铺平了道路。
在专业的即时管理系统和传统的生命周期平台之间做出决定时，组织必须仔细考虑其独特的目标、技术需求和长期战略。每种选择都有不同的优势和折衷方案，这使得选择高度依赖于特定的要求。
像 prompts.ai 这样的平台专注于简化即时工程设计和高效管理多个模型。通过单一界面提供对超过 35 种语言模型的访问，prompts.ai 简化了供应商管理，可以将人工智能相关成本降低多达 98%。
对即时工程的强调提高了运营效率。这些系统优化了提示的使用方式，帮助开发人员完善输入，以便随着时间的推移获得更好的结果。通过消除频繁调整的需要，它们可以加快任务完成并改善工作流程组织。这种结构化方法确保团队可以专注于改善结果，而不会因重复修改而陷入困境。
传统的人工智能管理平台擅长提供端到端的生命周期管理，使其成为开发自定义模型或管理复杂机器学习工作流程的组织的理想之选。他们的综合方法支持从开发到部署的每个阶段。
这些平台还提供高级治理功能，这在高度监管的行业中尤其重要。他们的强有力监督确保了透明度并遵守了严格的指导方针，使其成为问责制至关重要的行业的可靠选择。
另一个优势是它们成熟的生态系统集成。传统平台通常与现有基础架构（包括数据系统、开发环境和操作工具）无缝连接，从而确保更顺畅的采用和兼容性。
以下是 prompts.ai 和传统平台的并排比较，重点介绍了它们的主要区别：
尽管有优势，但专业和传统平台都面临着共同的障碍。设计不当的提示可能导致输出不准确或不相关。此外，人工智能模型往往难以理解背景、细微差别和人类情感，这可能会影响其响应质量。
偏见和不一致仍然是长期存在的问题。人工智能系统可以反映其训练数据中存在的偏差，从而可能导致不公平或不道德的输出。例如，模型可能会根据历史数据将某些职业与特定性别联系起来，例如将护理与女性联系起来，将工程与男性联系起来。在各种提示或对话中保持一致和连贯的响应是另一项持续的挑战。
传统平台在与现代 LLM 集成时也可能会遇到困难。有限或不兼容的 API 会使与现有系统的连接变得复杂，从而产生更多障碍。
即时管理的兴起反映了更广泛的行业趋势。到2030年，全球即时工程市场预计将达到20.6亿美元，预计从2024年到2030年的复合年增长率（CAGR）为32.8％。
“完善提示的艺术被称为提示工程，它涉及选择正确的单词、短语、符号和格式，以从人工智能模型中获得尽可能好的结果。”-Johnmaeda，微软学习
归根结底，专业的即时管理平台和传统的生命周期平台之间的决策取决于组织的优先事项。那些旨在快速部署LLM工作流程的企业可能倾向于即时管理系统，而需要全面的人工智能开发和监督的企业可能倾向于传统平台。
人工智能模型管理的世界正在迅速转变，从分散的工具转向提供真实、可衡量结果的统一平台。集中式 AI 编排已成为实现目标的基本策略 可持续增长 并在竞争格局中保持领先地位。
在这种情况下，Prompts.ai 脱颖而出，改变了游戏规则。它汇集了对超过35种语言模型的访问权限，消除了工具碎片化带来的效率低下问题。使用 Prompts.ai，企业可以实现高达 节省 98% 的成本 和经验 工作效率提高 10 倍。其平台旨在满足关键企业需求，提供实时的FinOps控制以实现完全的成本透明度，并提供内置的治理功能，确保运营问责制。
“如今，他使用 Prompts.ai 来简化内容创作，自动化策略工作流程，让他的团队腾出时间专注于大局思考，同时仍保持敏锐的创作优势。”
— 弗兰克·布西米，首席执行官兼首席运营官
该平台灵活的定价结构，从免费的即用即付选项到每月29美元和99美元的高级计划，消除了传统的进入壁垒。其有效性进一步得到证实 4.8/5 用户评分 以及来自的认可 Genai.works 作为领先的企业 AI 解决方案。
能够实现工作流程自动化、大规模实施监管并保持人工智能运营完全可见性的组织为在这个人工智能驱动的时代取得成功做好了充分的准备。Prompts.ai 将分散的实验转化为结构化、可扩展的流程，以提供有意义的业务成果。真正的问题不在于是否采用统一的人工智能管理，而是你可以以多快的速度实施它以保持领先地位。在当今的经济中，这种统一的方法是保持竞争优势的基石。
Prompts.ai 通过简化 AI 模型整个生命周期的管理，帮助企业大幅削减成本并提高生产力。该平台巧妙地将任务分配给最高效的模型，使公司可以节省高达 85% 通过使用较小的模型来完成不太复杂的任务。最重要的是，它的缓存和部署优化功能可以将成本削减多达 50%，确保资源得到明智的分配。
除了节省成本外，Prompts.ai 还通过自动比较模型来加快工作流程。这使团队能够更快地进行测试和迭代，从而消除工程瓶颈造成的延迟。结果？降低运营开销和更顺畅的协作，使企业能够快速推出人工智能解决方案并轻松扩展。
Prompts.ai 提供强大的治理工具，旨在保持 AI 工作流程的合规性和透明度。它的突出特点之一是 合规性监控，这有助于团队与监管要求保持一致。此外， 可解释性工具 为 AI 决策提供清晰的见解，使复杂的流程更易于理解。
该平台还优先考虑 问责制，允许团队详细跟踪模型随时间推移的变化和性能。这确保了在 AI 生命周期的每个阶段的全面控制和可审计性。
使用统一的平台，管理各种语言模型变得简单得多 prompts.ai。通过将培训、部署和监控等任务整合到一个屋檐下，它消除了在多个工具之间切换的麻烦。这使团队能够将精力集中在微调绩效和测试新策略上，而不会造成不必要的干扰。
通过 多代理工作流程，prompts.ai 使组织能够无缝同步不同的模型，确保项目高效扩展，同时保持一致性。这种设置促进了更顺畅的协作，最大限度地减少了工程延迟，加快了迭代，同时可以更好地监督团队和部门的人工智能运营。
