你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在開發(fā)環(huán)境中表現(xiàn)完美，Transformer模型的基準(zhǔn)成績令同行側(cè)目，智能體系統(tǒng)在受控環(huán)境下執(zhí)行決策樹毫無瑕疵。可一旦部署到生產(chǎn)環(huán)境，一切便土崩瓦解——是不是很熟悉?

問題不在于你的算法，不在于超參數(shù)調(diào)優(yōu)，也不在于算力基礎(chǔ)設(shè)施。真正的隱患，是潛伏在AI堆棧之下的爛尾數(shù)據(jù)管道——它會把你精心打造的高精度模型，變成概率性的垃圾生成器。

歡迎來到企業(yè)級AI工程的殘酷現(xiàn)實：你可以構(gòu)建全球最復(fù)雜的神經(jīng)架構(gòu)，但如果數(shù)據(jù)管道無法在治理約束下持續(xù)提供干凈、有上下文、實時的輸入，你的模型就會在關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景中慘烈失敗。

數(shù)據(jù)鴻溝

冷酷的工程現(xiàn)實是：你用來訓(xùn)練的那些干凈、精心整理的數(shù)據(jù)集，與生產(chǎn)環(huán)境中混亂、不一致、缺乏治理的數(shù)據(jù)流，完全不可同日而語。

Denodo 亞太及日本區(qū)副總裁兼總經(jīng)理 Richard Jones 解釋說：“殘酷的真相是，大多數(shù)企業(yè)一直在給 AI 喂‘垃圾食品’——陳舊、孤立、無治理的數(shù)據(jù)。企業(yè)對 GenAI 的應(yīng)用結(jié)果感到失望，但他們沒意識到，AI 投資的回報取決于你喂給它的數(shù)據(jù)質(zhì)量?！?/p>

想象一下，你花了幾個月優(yōu)化損失函數(shù)、精調(diào)注意力機制，最后卻發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)管道引入了系統(tǒng)性偏差、時序不一致以及模式漂移。這些“無聲殺手”會讓你精心校準(zhǔn)的模型，表現(xiàn)甚至不如隨機基線預(yù)測器。

延遲與治理的兩難

壓垮 AI 系統(tǒng)性能的重大技術(shù)挑戰(zhàn)在于：如何在保證數(shù)據(jù)治理、追蹤溯源與策略執(zhí)行的同時，實現(xiàn)小于100毫秒的推理延遲。多數(shù)數(shù)據(jù)架構(gòu)迫使你在速度與合規(guī)之間二選一，而這是一個虛假的選擇，最終會摧毀生產(chǎn)級 AI 系統(tǒng)。

Jones 指出：“最難的挑戰(zhàn)是策略約束下的延遲?？焖偃?shù)是一回事，在嚴(yán)格治理、實時策略執(zhí)行并支持多語言環(huán)境下取數(shù)，則是另一回事。這正是多數(shù)架構(gòu)崩潰的地方?！?/p>

你的模型需要數(shù)據(jù)治理以確?？山忉屝耘c合規(guī)性，但傳統(tǒng)治理系統(tǒng)會引入延遲，使實時 AI 變得不可能。解決方案需要重新設(shè)計數(shù)據(jù)訪問模式，在查詢時執(zhí)行策略，同時不破壞 SLA 要求。

實時特征存儲的困境

傳統(tǒng)特征存儲是為批處理式機器學(xué)習(xí)工作流設(shè)計的，數(shù)據(jù)模式相對可預(yù)測。但在生產(chǎn)環(huán)境中運行的智能體，需要以毫秒級速度更新特征向量，并在分布式數(shù)據(jù)源之間保持完整的追蹤與策略執(zhí)行。

Jones 解釋說：“自主式 AI 不只是消費數(shù)據(jù)，而是基于數(shù)據(jù)采取行動，這意味著我們需要進行一次根本性的轉(zhuǎn)變。架構(gòu)必須是事件驅(qū)動的、具備上下文感知的，并以治理為先。集中式單體架構(gòu)太慢，而無語義的無狀態(tài) API 又過于脆弱。”

由于特征管道無法滿足實時需求，你的模型只能依賴過期特征進行預(yù)測。事件驅(qū)動架構(gòu)可以解決這一問題，但它要求你從數(shù)據(jù)攝入到模型服務(wù)的整個流程進行重構(gòu)。

生成式與自主式的整合噩夢

行業(yè)里流行將 GenAI 與自主式 AI 對立起來，迫使工程師為兩者分別設(shè)計管道。這種人為分裂會制造整合噩夢，并在整個 AI 系統(tǒng)中層層傳遞風(fēng)險。

Jones 認(rèn)為：“這種爭論其實制造了一個偽命題。GenAI 和自主式 AI 并非對立，而是并行的副駕駛：一個創(chuàng)造洞察，另一個驅(qū)動行動。如果把它們割裂，你最終得到的就是一邊是幻覺，一邊是盲目的自動化?！?/p>

你需要的是統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管道，同時支撐 LLM 推理與實時決策引擎。生成式模型需要上下文數(shù)據(jù)以減少幻覺，智能體系統(tǒng)也需要相同的上下文來做出合理決策。為兩者分別構(gòu)建數(shù)據(jù)架構(gòu)只會帶來延遲瓶頸、一致性問題以及成倍增長的維護成本。

真正可行的生產(chǎn)級AI架構(gòu)

據(jù) Jones 總結(jié)，能在生產(chǎn)環(huán)境中成功運行的 AI 系統(tǒng)具有共同的工程模式：包括實時響應(yīng)變化的事件驅(qū)動數(shù)據(jù)流、屏蔽底層復(fù)雜性的邏輯數(shù)據(jù)層、在不犧牲性能的前提下執(zhí)行策略的治理系統(tǒng)，以及跨模型邊界提供端到端可觀測性的監(jiān)控體系。

這些系統(tǒng)把數(shù)據(jù)視為動態(tài)、可響應(yīng)的基底，使 AI 模型能夠發(fā)揮最佳性能，而不是與基礎(chǔ)設(shè)施的限制對抗。構(gòu)建這些系統(tǒng)的工程團隊深知：模型性能歸根結(jié)底取決于數(shù)據(jù)架構(gòu)的質(zhì)量。

Jones 建議：“別再把數(shù)據(jù)當(dāng)成需要存儲的資產(chǎn)，而要把它當(dāng)成一個有生命、會呼吸的產(chǎn)品。在一個由智能體塑造的未來，關(guān)鍵不只是你擁有什么數(shù)據(jù)，而在于這些數(shù)據(jù)是否足夠鮮活、足夠敏捷?！?/p>

你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完美無缺，但如果數(shù)據(jù)管道出了問題，你的 AI 系統(tǒng)注定會失敗。先修復(fù)地基，其他一切才有可能。