主要观点：生成式 AI 因机器学习进步而变革各行业，开发可靠系统需多关键组件，本文探讨提升其性能的方法及相关挑战、重要性等。
关键信息：

• 2024 年初流行生成式 AI 服务每月服务数亿用户，分析师预测 2025 年 AI 助 95%客户交互，公司竞相集成。
• 生成式 AI 面临模型幻觉、放大偏见、数据腐败、违规等挑战。
• 数据测试验证对生成式 AI 至关重要，包括确保数据完整性的多个维度，如完整性、一致性、无偏见、正确标记等。
• 介绍确保数据完整性的关键策略，如模式验证、缺失数据处理、偏见检测等。
• 阐述从原始数据到生成输出的完整数据到决策管道，包括各阶段工具及任务，以零售 AI 用例说明。
  重要细节：
• 用 AWS Glue DataBrew 等工具可早期识别管道中的异常，维护模型质量和业务信任。
• 如产品推荐引擎训练在不完整和有偏见数据上会致错误结论，影响收益和用户满意度。
• 零售平台通过多种工具和技术提升产品发现和转化率，如 AWS Glue 等处理数据，BPR 构建推荐系统，生成式 AI 解释推荐等。