雙原生架構，不用錯AI的關鍵
什麼是雙原生架構？
所謂雙原生架構，其本質是：系統內部運行AI原生邏輯，系統外部則保持人類原生體驗。向內，AI語言；向外，人類語言。向內，自治網絡；向外，社會互動。
AI原生應用的關鍵要素
- 模型：作為AI應用的核心驅動力。
- 框架：提供開發與整合的技術基礎。
- 提示詞：用於引導AI產生符合需求的輸出。
- RAG（檢索加生成）：結合外部知識與模型推理，提升回答準確性。
- 記憶：讓系統能保留歷史互動，實現持續對話。
- 工具：擴展AI的行動能力，使其能執行實際任務。
- 數據：作為訓練與優化模型的基礎。
- 評估：確保AI行為符合預期與安全標準。
- 安全與合規：保障系統運行的合法性與風險控制。
- 監控與運維：持續追蹤系統狀態與表現。
- 使用者體驗設計：確保AI服務自然、易用且貼近人類需求。
AI原生架構的設計理念
AI原生不僅是技術升級，更是認知升級。傳統的開發流程正面臨挑戰，企業需重新設計架構，以適應AI原生時代的運作邏輯。
在AI原生時代，系統設計應從「人用AI」轉向「組織按AI方式生產」，強調AI在業務流程中的深度整合與自動化。
相關技術與架構演進
傳統Lambda架構維護實時與離線兩套程式碼，導致邏輯重複且指標無法對齊。Databricks與微軟2024年提出的Medallion Architecture（大獎牌架構）已成為AI+數據平臺的標準設計。
AI原生架構強調與雲原生技術的深度融合，將AI服務作為雲原生生態的核心組成部分，實現彈性部署、高效推理與智能化管理。