智能应用的优势
AI 工具能够回答一些并未预先编程好或之前从未遇到过的问题。AI 能够处理复杂的、不可预见的情况，而不仅仅是按照规则逻辑运行，因此智能应用可以带来更多的优势和好处。这就是所谓的 AI 推理。这是 AI 的运维阶段，模型能够将训练中学到的知识应用到现实世界中。
让我们来细数智能应用的一些主要优势。
灵活应变
智能应用可以从新信息中学习，并随着时间的推移提高其准确性。这在条件发生变化时非常有用。以信用卡欺诈检测为例，智能应用能够根据有关新型欺诈行为的新数据，实时优化其建议。
智能应用还可以从与用户的交互中学习和改进，并变得更加灵活和响应迅速，比如更精准地识别用户最可能感兴趣的内容。
信息处理
基于 AI 的智能应用可以帮助人们在商业场景中处理接收到的信息，例如收到的消息、演示文稿或财务数据。
一些智能应用使用 生成式 AI 和 大语言模型（LLM） 来创建内容来响应待解决的问题，例如聊天应用会在您撰写回复消息时提供建议。
自动化
借助 事件驱动自动化，智能应用可以根据周围软件生态系统的变化采取行动。例如，应用于 IT 自动化的智能应用能够迅速应对服务中断或在需求上升时启动更多系统。
适应性体验
智能应用能够根据用户需求做出反应，准确回答问题和执行任务。举个例子，一个聊天机器人能够理解用户在请求图像时的需求和意图，并通过生成图片而不是单纯的文字来做出回应。
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智能应用的用例
企业和软件开发人员不断探索智能应用的新用例。下面是一些示例。
IT 自动化
管理 IT 系统需要通过调整来对事件做出响应，比如关闭或启动特定流程。智能应用可以分析数据，并触发流程或工作流中的某些操作。
客户体验
从视频流媒体服务到网上购物，许多我们享受的产品都包含了由 AI 驱动的个性化推荐功能。这一理念同样适用于各行各业的客户互动。智能应用能够识别客户的期望，并在恰当的时刻满足客户的需求，这有助于提升客户忠诚度和留存率，成为企业的重要竞争优势。
决策制定
涉及供应链、物流、财务等众多领域的商业决策，都需要实时分析大量信息。智能应用能够协助处理这些数据，并提供可靠和准确的建议。
数据分析
AI 能够在数据中发现人类可能忽略的模式，这使得智能应用对科学研究人员、商业分析师以及所有与数据打交道的人都非常有帮助。
工业边缘
将智能应用运用于边缘计算，通过在数据产生的位置或附近进行计算和分析，可以更迅速地处理数据并提供实时的洞察和响应。例如，使用图像识别算法实时检查装配线上的产品，能够在工厂车间即时发现缺陷，从而提高产品质量。
实施智能应用所面临的挑战
构建智能应用所需的资源远超过标准的逻辑型应用。
要交付智能应用，软件开发团队通常需要：
- 收集和准备数据。
- 开发或调整 AI 模型。
- 协调、整合、测试并嵌入模型。
- 将模型整合到应用开发流程中。
- 根据需要监控、管理和重新训练模型。
第一步是收集和准备数据，这对智能应用的成功至关重要。
通常会有一个机器学习（ML）步骤，数据科学家会训练或调整模型，以便根据数据进行预测。接下来是测试，这是确保模型行为可靠并提供有效结果的一个关键步骤。MLOps 实践有助于在数据科学家、工程师和 IT 团队遵循这些步骤时保持协调一致。
之后，必须将训练好的模型提供给需要使用它的智能应用。无论是新训练的模型还是现有模型，开发人员在优化和交付 AI 模型时都可以从多种模型和架构中进行选择。
AI 环境相当复杂。云原生应用开发的方法论非常适合智能应用。微服务、无服务器架构和 DevOps 流程可以帮助更高效地将智能应用推向用户。
红帽如何帮助开发智能应用
红帽能为您的团队筑造优良可靠的通用基础，提供的技术和工具可帮助团队在开发和部署智能应用时有效管理和监控整个过程，同时保证透明度和掌控力。
红帽® Enterprise Linux® AI 能提供一个专门的平台，用于在企业级应用中轻松地使用大语言模型（LLM）。
红帽® OpenShift® AI 平台则可以针对您的独特用例使用您自己的数据来训练、即时调整、微调和提供 AI 模型。
对于大型 AI 部署，红帽 OpenShift 可提供一个适合 AI 工作负载的可扩展应用平台，还能让用户利用主流的硬件加速器来优化和加速 AI 应用的运行。
此外，红帽的合作伙伴集成有利于形成由众多可信 AI 工具构成的生态系统，与开源平台搭配使用。
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