关于 AI 编排：好处、最佳实践、工具（译）

您的AI之旅，n8n都提供了满足您需求的灵活性和力量。 伟大的力量商业中的人工智能世界被广泛认可，但许多组织仍然在部署上挣扎。

这一挑战对于大型企业来说尤为真实，技术部门和业务部门之间的顺利整合可以决定企业的成功或失败。高德纳已经透露略多于50%的人工智能项目能够投入生产，这些数字在2019年至2022年的几年里是一致的。

全球企业规模组织采用人工智能的情况。来源：https://www.multivu.com/players/中文/9240059-ibm-2023全球人工智能采纳指数报告/

这就是人工智能编排发挥作用的地方。

人工智能编排是一种实用的方法，可以帮助公司制定管理多个人工智能工具和项目的策略。想象一个世界，人工智能系统不仅自动化孤立的例行任务，而且创建完全智能的决策过程。这个愿景并不像看起来那么遥远。

在这篇文章中，我们将探讨人工智能编排的关键概念及其优势，并回顾前5名人工智能编排平台及其独特的功能和方法论。

你还会学习如何有效地使用n8n，一个开源的工作流自动化工具，用于人工智能编排。

让我们开始吧！

什么是人工智能编排？

虽然普遍接受的定义尚未确定，但帕姆·贝克（Pam Baker）在她关于人工智能编排方法提到在组织内部管理各种人工智能工具、流程、数据和人才的战略协调。

目标是创建一个相互连接、智能的决策生态系统。这种方法不仅最大化了人工智能投资的商业价值，还确保了由人工智能驱动的举措与公司的整体目标保持一致。

要理解决策智能的重要性，考虑这些现实世界的例子：

• 公共卫生危机（来自上述来源）：在COVID-19大流行期间，安东尼·福奇博士能够分享有关病毒传播的数据，但在做出有关学校安全的最终决定方面却举步维艰。真正的决策智能将弥合这一差距，提供基于复杂数据分析的清晰、可行的建议。
• 零售库存管理：一家大型零售连锁店可以使用人工智能来预测产品需求，这基于历史销售数据、季节性趋势以及诸如天气或当地事件等外部因素。然而，决策智能更进一步，通过自动调整库存水平、启动补货订单，甚至为数百家商店提出最优定价策略。这不仅可以减少过度库存和缺货，还可以提高整体盈利能力和客户满意度。

通过将决策智能作为最终目标，AI编排有助于弥合AI能力与实际业务成果之间的差距。

人工智能编排的好处

人工智能编排的关键优势在于其能够使组织内部的决策更加智能化。决策智能是一门将信息转化为任何规模下更好行动的学科，有效地自动化了从行动到结果的全过程。

决策智能的概念。来源：https://medium.com/oreillymedia/ai-orchestration-enables-decision-intelligence-2a88d8306ac9

这就是为什么由人工智能编排促进的决策智能如此重要：

1. 提高决策通过将人工智能整合到日常运营中，公司可以在业务的各个层面做出更加明智、数据驱动的决策。
2. 可扩展性：决策智能不仅在孤立的案例中，而且在整个组织中都能带来更好的行动。
3. 业务对齐：AI编排确保AI举措直接与业务成果联系起来，而不是孤立的技术实验。
4. 操作效率通过自动化复杂的决策过程，企业可以更高效地工作，并减少在常规决策上花费的时间和精力。
5. 适应性随着人工智能系统不断学习和改进，自动化决策的质量可以持续提高，使公司能够更快地适应变化的条件。
6. 风险缓解: 适当的人工智能协调包括保障措施和监督，减少了与偏见或错误的人工智能输出相关的风险。
7. 竞争优势：通过人工智能协调成功实施决策智能的公司，可以更快、更有效地响应市场变化和客户需求。

在接下来的部分中，我们将探讨实现人工智能协调的最佳实践，以实现这些好处，并在您的组织中实现真正的决策智能。

传统的人工智能和机器学习项目的方法通常是从原始数据开始的。公司收集了大量的信息，并希望以后能够获得洞察力。

然而，这种方法通常并不会产生有形的商业价值。

根据人工智能协调方法报告中提到，一个更有效的方法则是将这个过程颠倒过来。

与其从原始数据开始，不如从清晰的业务目标开始，然后反向工作。这种方法对应于决策智能的概念，专注于识别你想要改进的具体决策和结果。

逆向工程方法对机器学习/人工智能项目的研究。来源：https://www.oreilly.com/library/view/ai-orchestration-methodologies/9781492091806/

这种以目标为导向的方法在几个方面是有帮助的：

1. 它确保人工智能项目从一开始就与业务目标保持一致。
2. 它有助于确定项目所需的最相关数据以及使用这些数据的最适当方式。在某些情况下，甚至可能不需要AI模型。
3. 它通过确保数据具有代表性和上下文性，降低了人工智能模型中偏见的风险。

其他有效协调人工智能项目的最佳实践包括：

1. 将人工智能项目与整体商业战略对齐

• 建立关键绩效指标（KPIs）来衡量成功并管理开发。
• 根据项目的潜在影响和可行性来优先考虑项目。

2.选择正确的人工智能编排工具

• 评估与现有基础设施的兼容性。
• 评估可扩展性和灵活性以适应未来的增长和不断变化的需求。
• 确保支持所需的数据模态，如结构化数据、图像、文本和音频，以处理多样化的人工智能应用。

3.构建一个健壮的人工智能管道或解决方案

• 设计一个模块化且可重用的架构，以提高项目间的效率和一致性。
• 实施严格的数据质量和预处理步骤，确保AI模型的可靠输入。
• 建立适当的版本控制和可重复性，不仅适用于代码，还适用于数据和模型。

4.监控并优化

• 实施实时监控系统，以跟踪性能并及时检测问题。
• 进行定期的审计和审查，以确保持续与业务目标保持一致。
• 解决模型漂移问题，并实施重新训练策略，以保持模型的准确性和相关性。

实施这些最佳实践需要组织内部的协调。这包括来自了解当前流程的一线员工的输入，设定战略目标的高级管理人员，以及实施人工智能解决方案的技术团队。

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请记住，人工智能编排的最终目标是在日常工作操作中实现自动化的决策智能。通过从业务目标开始，然后向后工作到数据选择，组织可以开发出能够提供真正、可衡量价值的人工智能解决方案。

为了在您的组织中实施最佳实践并有效地协调人工智能，您需要正确的工具。

尽管整个过程涉及的远不止技术，但您可以使用合适的人工智能编排软件显著优化您的努力。这些工具可以帮助管理工作流程，将人工智能模型集成到业务流程中，并确保您的人工智能计划与您的业务目标保持一致。

让我们来看一下今天可用的一些领先的人工智能编排工具！

n8n

n8n AI 编排

概述：

n8n 是一个强大且灵活的工作流自动化平台。与专门的机器学习平台不同，n8n 可以直接将人工智能集成到业务流程中。

n8n在人工智能集成的“购买与构建”灵活方法上脱颖而出。

它通过API端点与现成的AI工具无缝连接，使快速原型和迭代。随着项目的发展和公司人工智能能力的成熟，n8n使得轻松切换到内部AI模型成为可能，从而促进了从第三方服务到定制生产模型的平稳过渡。

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这种适应性确保了n8n能够支持一个组织从最初的实验到全面定制AI部署的AI之旅。

主要特点：

1. 直观、低代码界面，用于设计复杂的AI驱动工作流程。
2. 预构建的节点，用于常见的AI服务、数据库和商业工具。
3. 用于与外部服务交互的HTTP请求，用于启动内部工具的执行命令节点，以及用于编写完全自定义代码的代码节点。
4. 为特定人工智能任务或专有模型创建全新的节点的能力。
5. 强大的预处理和操作数据的工具。
6. 设计用于高效处理复杂、多步骤的工作流程；创建可重用的构建块以实现可扩展性。
7. LLM和LangChain支持：与先进的人工智能技术以及传统的机器学习模型无缝集成。
8. 灵活部署：提供基于云或自托管安装的选项，确保数据保护和安全。
9. 版本控制和协作：支持团队开发和迭代的功能。
10. 错误处理和监控：保持可靠的人工智能驱动过程。

定价：

• 免费层自托管社区版，无功能限制
• 云计划从每月20美元
• 针对大规模部署提供高级支持和特性的企业定制定价层

清晰。ml

Clear.ml AI 编排

概述：

清晰的。是一个端到端的MLOps（机器学习的DevOps）平台，用于简化整个AI生命周期。Clear.ml以其“自动魔法”方法脱颖而出，该方法需要最少的代码更改即可集成到现有工作流程中。该平台旨在支持企业级AI开发，提供诸如实验跟踪、模型管理和编排等功能。

Clear.ml 还提供了 ClearGPT，这是一个安全的企业级平台，用于大型语言模型（LLMs），它解决了安全、性能和数据治理等常见挑战。这使得它特别适合那些想要利用生成性 AI 同时保持对数据和模型控制的组织。

主要特点：

1. 实验经理，用于自动跟踪机器学习实验。
2. MLOps/LLMOps用于机器学习/深度学习/通用人工智能工作的编排和自动化。
3. 数据集的版本控制数据管理。
4. 快速部署模型端点的模型服务解决方案。
5. 用于创建和共享广泛标记文档的报告模块。
6. 用于管理计算集群的编排仪表板。
7. 与常见的机器学习框架和开发环境集成。
8. ClearGPT用于安全、企业级的LLM部署。

定价：

• 个人和小团队免费层，包括基本功能和100GB免费工件存储。
• 专业级别：每用户每月15美元+使用量。
• 更高级的规模和企业版提供定制定价。Clear.ml还提供了一个自托管的开源核心版本，其部署灵活性类似于Apache NiFi。

Apache NiFi

Apache NiFi 是一个功能强大且灵活的数据流管理系统。

概述：

Apache NiFi是一个强大且灵活的数据流管理系统。虽然它不像Clear.ml或Comet.ml那样专门针对机器学习工作流程，但NiFi提供了一个强大的平台，用于自动化系统之间的数据流，使其适合管理复杂的人工智能管道。

NiFi 的可视化界面使得设计和修改数据流变得简单。这种创建工作流的可视化方法与 Azure 机器学习对可视化工具的关注类似。NiFi 的架构支持高吞吐量和低延迟，使其适合处理大量 AI 数据。

主要特点：

1. 用于人工智能工作流的有向图的可视化创建和管理。
2. 数据来源追踪，以获得完整的信息谱系。
3. 保证交付，持久写前日志。
4. 数据流的动态优先级划分。
5. 通过集群实现无缝扩展。
6. 包括多租户授权在内的广泛安全特性。
7. 灵活的扩展架构，用于自定义AI组件。
8. 用于NiFi实例之间高效数据传输的站点间通信协议

定价：

• Apache NiFi 是开源的，可以免费使用。然而，当在大规模实施 NiFi 时，组织可能会产生与基础设施、支持和维护相关的成本。

彗星。ml

Comet.ml 是一个面向数据科学家和机器学习工程师的机器学习平台

概述：

彗星。ml是一个机器学习平台，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师在整个机器学习生命周期中管理、可视化和优化他们的模型。像Clear.ml一样，它提供了强大的实验跟踪功能，使团队能够实时监控和比较训练运行。

Comet.ml 的平台在支持传统机器学习和大型语言模型（LLM）工作流程方面特别强大，类似于 Clear.ml 和 Azure Machine Learning。它不仅提供了跟踪模型指标和超参数的工具，还提供了管理和评估 LLM 提示的工具。

主要特点：

1. 实时实验跟踪和可视化。
2. 定制仪表板创建，以获得量身定制的洞察。
3. 模型注册表用于版本控制和部署管理。
4. LLM提示管理和评估工具。
5. 超参数优化。
6. 工件和数据集版本控制。
7. 与流行的机器学习框架无缝集成，只需几行代码即可设置。
8. 团队工作流程的协作功能。

定价：

• 社区：个人使用免费，无项目限制，提供100GB的存储空间
• 初学者（50美元/用户/月）适合小团队
• 面向大型组织的企业级服务，定制定价

Azure 机器学习

Azure机器学习是一个企业级的端到端机器学习服务

概述：

Azure 机器学习是一个面向端到端机器学习生命周期的企业级服务。像Clear.ml和Comet.ml一样，它为数据科学家和开发人员提供了一个全面的平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。Azure ML支持从数据准备和模型开发到部署和管理的全谱机器学习任务。

该平台与Azure的其他服务很好地集成，为已经投资于Azure云生态系统的组织提供了独特的优势。

主要特点：

1. 与Apache Spark集成的数据准备。
2. 提高模型开发敏捷性的特征存储。
3. 专为人工智能设计的基础设施，配备高性能的GPU。
4. 自动化机器学习用于快速创建模型。
5. 负责任的人工智能工具，用于可解释性和公平性评估。
6. 模型目录，可以访问来自不同提供商的基础模型。
7. 为语言模型工作流程设计和部署提供即时流程。
8. 可扩展模型部署和监控的管理端点

定价：

• 按使用付费：按秒计费，无需长期承诺
• Azure计算节省计划：承诺1年或3年的固定小时费率，享受折扣价格
• 预留的虚拟机实例：承诺使用1年或3年，为稳定工作负载获得显著折扣

如何使用n8n进行AI编排？

现在我们已经探讨了5个人工智能编排和自动化平台，让我们看看其中之一的实际应用。

我们将重点关注n8n的AI能力，因为它在数据处理、自定义代码集成以及将AI服务与现有业务流程的顺畅连接方面提供了最大的灵活性。

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通过将n8n作为AI编排的中心组件，公司可以创建一种方法，将AI能力整合到他们现有的运营中。

加载和转换数据

数据准备对于成功的人工智能实施至关重要。n8n提供了强大的工具，用于从各种来源提取、转换和加载数据。您可以自动化简单的数据加载和转换过程，以及构建具有数据集比较和分支逻辑的复杂工作流程。

数据转换工作流

运行系统程序和自定义代码

n8n的灵活性使得将自定义代码和系统程序顺利集成到您的AI工作流程中。有了执行命令，代码，SSH节点，您可以将专有算法或专业工具整合到AI编排过程中。n8n作为一个单一的启动点，可以启动所有其他工具，无论它们是安装在同一系统上还是在企业网络中。

最受欢迎的包含自定义代码的工作流

将人工智能服务整合到业务流程中

n8n的一个优势是它能够将AI服务与现有的业务工具和工作流程相连接。

随着新版本的发布HTTP请求工具节点，您只需一个节点就可以将LLM连接到几乎任何网站或API服务！看看这个有多个用例的深入教程。

将人工智能洞察直接连接到您的运营流程中，并提高整个组织的决策能力。这些工作流程可能对每个公司都非常具体。因此，我们为您准备了一些简单的想法以供您参考。

最受欢迎的工作流程与人工智能集成

在低代码平台上管理高级LLM逻辑

n8n + 语言链通过直观的低代码用户界面，为创建模块化人工智能应用程序提供了强大的组合。这种集成提供了直接映射到LangChain概念的广泛节点和工具：

1. 链条和代理复杂的人工智能逻辑
2. 向量存储用于管理嵌入式数据
3. 来自不同提供商的语言模型
4. 用于保留对话上下文的存储节点
5. 数据处理的输出解析器和文本分割器
6. 嵌入节点用于文本表示

高级逻辑管理逻辑工作流

n8n 使技术和非技术用户都能创建复杂的 AI 工作流。

编排混合AI环境

n8n 在管理结合了基于云的 AI 服务和本地自定义模型的工作流程方面表现出色。这种混合方法使公司能够在利用现有 AI 平台的优势与数据隐私需求和定制 AI 解决方案之间取得平衡。

混合人工智能环境工作流程

这些用例展示了n8n如何适应组织AI旅程的不同阶段，从使用现成服务进行初步实验到部署自定义的内部模型。

总结

在这篇文章中，我们研究了现代业务运营中的人工智能编排，以及提高人工智能部署成功率的策略。

我们已经介绍了各种专业的人工智能编排工具，以及n8n，并强调了它在将人工智能集成到业务流程中的特点。

最后，我们还展示了n8n在AI编排方面的实际应用，从数据准备到管理混合AI环境。

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接下来是什么？

以下是开始使用n8n进行AI编排的一些后续步骤：

1. 通过查看我们的文章来扩展你的人工智能工具箱最好的人工智能编码助手.
2. 看看我们的指南构建智能ERP解决方案与n8n你真聪明，你已经掌握了这个句子的翻译。
3. 如果你是开发者，不要错过我们的关于人工智能代理的实用指南我需要一个翻译器。

从我们的云计划中选择今天创建一个试用的n8n账户。请记住，无论您是刚开始还是正在推进您的AI之旅，n8n都提供了满足您需求的灵活性和力量。

原文链接：AI orchestration: benefits, best practices, and tools

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