基于提供的书籍内容，以下是《构建业务就绪的生成式AI系统》的核心内容总结：
核心主题
构建企业级生成式AI系统（GenAISys），超越基础模型集成，实现多模态、多功能的业务就绪解决方案，涵盖架构设计、内存管理、RAG优化、人机协作及实际应用场景。
关键内容
- AI控制器架构
动态任务编排：基于输入上下文动态触发任务（如搜索、文档分析、图像生成），打破传统线性流程。
模型无关性：支持灵活替换底层模型（如GPT、Llama、Gemini），确保系统可持续演进。
双模功能：
协调层：解析意图，调度任务链（如RAG → 图像生成）。
执行层：直接响应简单请求（如事实查询）。
- 内存管理
四层架构：
无状态会话：单次请求无记忆。
短期记忆：会话内上下文保留。
长期记忆：跨会话历史存储。
跨主题记忆：关联不同会话的上下文（如用户A的营销会话 → 用户B的供应链会话）。
存储策略：结合语义记忆（事实）与情景记忆（事件），通过Pinecone等向量库优化检索。
- RAG即协调器
三重角色：
知识检索：动态更新非参数化数据（如实时新闻）。
上下文优化：分块存储减少Token开销，提升响应精度。
指令协调器：存储任务指令（如“先搜索后总结”），替代模型微调。
- 人机协作
RACI框架：明确项目角色（如ML工程师负责模型开发、产品经理担责交付）。
关键团队：数据工程师、合规官、安全专家、领域专家等协同保障系统全周期。
核心原则：人类是系统的设计者、监督者与进化驱动者（“无人类 → 无系统”）。
- 业务实施策略
混合模式：复用SaaS（如OpenAI API）+ 定制组件（如行业向量库）。
小规模系统：聚焦高价值场景（如客户评论情感分析 → 个性化营销）。
全平台系统：构建类ChatGPT级平台（需大规模资源），案例覆盖医疗诊断、物流预测。
- 实战模块
轨迹预测：处理残缺坐标，用LLM插值生成交付路径（第8章）。
安全升级：集成数据审查与实时天气API（第9章）。
演示界面：HTML看板展示ROI、安全指标、多框架集成（第10章）。
独特价值
工程导向：提供可复用的代码模块（如 commons 目录）、IPython交互界面及Handler机制。
平衡创新与稳定：通过Handler注册表灵活启用/停用实验性模型（如DeepSeek-R1）。
跨领域案例：从电商营销（第6章）到灾难响应（第8章），验证系统通用性。
总结
本书是构建企业级GenAI系统的全景指南，强调模块化架构、上下文感知及人机协同，为开发者提供从理论到生产的完整路径，目标是将生成式AI转化为可落地、可扩展的业务资产。
贡献者
pansin