बिना पुनर्निर्मित किए विरासत सॉफ़्टवेयर में एआई कैसे जोड़ें
ainews ·
लेख का तर्क है कि कंपनियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को शामिल करने के लिए पुराने सॉफ़्टवेयर को फिर से लिखने की उच्च लागत और जोखिमों से बचना चाहिए। इसके बजाय, यह मौजूदा सिस्टम में मौजूदा मॉड्यूल को बदले बिना उन्हें बेहतर बनाने के लिए AI को एक बाहरी परत के रूप में देखने का सुझाव देता है। इस दृष्टिकोण से कार्यात्मक तर्क और विनियामक अनुपालन को बनाए रखते हुए स्थिर डेटा आधार का लाभ उठाया जाता है। डेवलपर्स को चार विशिष्ट एकीकरण पैटर्न का उपयोग करने के लिए प्रेरित किया गया है: API मध्यवर्ती परतें, पुनर्प्राप्ति-वर्धित जनरेशन (RAG), इवेंट-ड्रिवन एकीकरण और स्ट्रेंगर फिग पैटर्न। ये विधियाँ परिभाषित संचालनों के माध्यम से या डेटा को अलग से सूचकांकबद्ध करके पुराने डेटाबेस के साथ AI को सुरक्षित रूप से इंटरैक्ट करने की अनुमति देती हैं। पाठ तुरंत AI मॉडल्स को लिखने की अनुमति देने के खिलाफ चेतावनी देता है और भरोसा जमाने तथा सटीकता की जांच करने के पहले केवल रीड-ओन्यूज़ उपयोग मामलों की सलाह देता है। इसके अलावा, प्रदर्शन में गिरावट को रोकने के लिए संगठनों को टोकन उपयोग और मॉडल रीट्रेनिंग जैसे निरंतर संचालनात्मक खर्चों के लिए बजट बनाना होगा। अंततः, पुरानी इंफ्रास्ट्रक्चर के ऊपर AI जोड़ना जमा किए गए डेटा को माइग्रेशन के बोझ के बजाय प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदल देता है।
ainews