在AI领域，我们正在目睹类似的演变。像GPT-4和Llama这样的大语言模型（LLM）已经成为强大的通才，能够处理各种各样的任务。但就像单体应用一样，它们并不适合所有工作任务。 

复合AI系统就是生成式AI版本的微服务架构。这些系统将AI任务分解为专业化的部分，而不是依赖一个庞大的模型来完成所有工作。相反，复合AI系统部署了多个模型、工具和组件，每个都针对特定任务进行优化。 

复合AI系统为何如此有效： 

泛与专结合：大型基础模型提供广泛的见解，而专用模型则处理细分任务，如医疗诊断或实时网络安全威胁检测。 

模块化：需要新模型？只需替换模型，而不必重新训练整个系统。 

优化：模型和工具可以针对任务的特定部分进行微调，使整个系统更高效、更准确。 

复合AI系统如何运作 

那么，复合AI系统在实践中是什么样？我们可以想象一组AI模型，每个模型在特定领域表现出色，共同合作解决复杂任务： 

1.多个模型：可以使用不同的语言模型，每个模型都针对特定任务或领域进行了优化； 

2.外部工具：搜索引擎、API或数据检索系统可以向AI流水线提供丰富的信息； 

3.任务协调器：决定何时以及如何使用各个模型或工具来完成手头的任务。 就像微服务革新了传统应用程序开发一样，这种模块化的方法使复合AI系统能够将复杂的挑战分解为更小、更易管理的步骤。

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