企業 AI 工作平台
IBM watsonx.ai 是 IBM watsonx 平台的核心組件，它將生成式 AI 所需的基礎模型提示與參數調優，以及傳統機器學習需要的建模訓練與部署推論等功能匯集到一個跨越 AI 生命週期的企業級 AI 工作平台中。無論是自然語言式的 Q&A 問答、專業性文件內容生成、會議記錄與合約摘要、零售客戶分群與貼標、客戶違約風險預測、製造業預測性維護、電子商務即時商品推薦、訂單與生產排程最佳化等等業務需求，都可以藉由 watsonx.ai 平台提供的工具組合快速實現 AI 應有的價值，讓企業在兢爭激烈的商業環境中獲得致勝的契機。
功能優勢
基礎模型庫 (Foundation Model Library)
企業可以依據需求選用內建於 watsonx.ai 平台中的 IBM 基礎模型（Granite）或是 Hugging Face 社群精選的第三方基礎模型（包含 Llama 3 與 Mixtral 8x7b），讓這些生成式 AI 語言模型支援企業專屬的業務需求或將其整合於各種不同的 RAG 應用場景中，為企業創造更好地使用者體驗。
提示工程實驗室 (Prompt Lab)
在提示工程實驗室中，使用者可以使用聊天、自由形式或結構化等模式與基礎語言模型進行互動。此外，Prompt Lab 內建了一系列基於自然語言處理（NLP）類型的提示範本，包括 Q&A 問答、內容生成與摘要、文字分類與擷取等，加速讓您設計出最佳的模型提示工程配置。
模型調教工作室 (Tuning Studio)
模型調教工作室允許使用者透過預先準備好的標記資料來調整基礎語言模型，以便於獲得更好的效能和準確性。模型調教分為二種模式，Prompt-tuning 是一種高效、低成本的方法，在無需重新訓練模型並更新權重的前提下，讓基礎模型更容易適應任務需求。Fine-tuning 則會透過增強訓練的方式優化底層基礎模型的參數權重，藉以優化語言模型生成文本的品質與連貫性。
資料科學與 Machine Learnning Operations (MLOps)
watsonx.ai 提供安全且協同的 AI 資料科學工作環境，資料科學團隊可以使用 Python 與 R 程式碼開發架構、自動化建模或視覺化工具來建置機器學習模型。還可以結合整合式工具與執行環境來管理與自動化完整 AI 模型生命週期，以訓練、驗證與部署 AI 模型。
預期效益
為企業打造統一的 AI 協同工作環境
AI 資料科學團隊可以在一個安全、可信賴的工作環境中使用適合自己的工具來創造 AI 資產。
加速生成式 AI 應用於企業服務流程
借助基礎模型與生成式人工智慧技術，以最少的數據、先進的提示調整功能、完整的 SDK 和 API，加速實現 AI 價值。
有效管理整個人工智慧生命週期
利用自動化流程設計，將 AI 模型開發及部署流程標準化及自動化，實現完整的 AI 模型生命週期管理。
