AI Platform Engineering: Architektura aplikacji AI

Home / Aktualności / AI Platform Engineering: Architektura aplikacji AI
AI Platform Engineering: Architektura aplikacji AI

Wdrożenie sztucznej inteligencji zależy od integracji, automatyzacji i koordynacji tej rewolucyjnej technologii w ramach istniejących systemów i procesów.

Podstawa: Dane i Procesy

Dane stanowią podstawę każdego praktycznego wdrożenia sztucznej inteligencji. Kluczowa jest umiejętność integrowania, zarządzania i wykorzystywania różnych typów danych. Obejmuje to dane ustrukturyzowane (relacyjne bazy danych), dane częściowo ustrukturyzowane (bazy dokumentów lub klucz-wartość) i dane nieustrukturyzowane (pliki, obrazy, wideo i audio).

Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami baz danych ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw. Obejmuje to tworzenie, odczytywanie i utrwalanie danych w różnych systemach pamięci masowej. Niezbędne jest także udostępnienie interfejsów API służących do korzystania z danych za pośrednictwem aplikacji lub usług frontendowych, łączenia się z bazami danych backendu i tworzenia procesów przekształcających, filtrujących, wzbogacających i przenoszących dane potokami w celu osiągnięcia pożądanych wyników.

Wektorowe bazy danych odgrywają kluczową rolę w przechowywaniu i wyszukiwaniu danych dla LLM, szczególnie w przypadku wyszukiwania semantycznego.

Architektura sterowana zdarzeniami

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna, skala komunikacji pomiędzy punktami końcowymi API rośnie w astronomicznym tempie.

Agenci AI to autonomiczne, często efemeryczne programy, które realizują zadania w oparciu o cele, bez wyraźnych instrukcji, jak planować, uzasadniać czy tworzyć reguły. Agenci ci, bazujący na modelach językowych, będą wszechobecni, pobierają i umieszczają dane, piszą kod, skanują, filtrują i wykonują różne działania. W miarę rozprzestrzeniania się agentów będą wymagać masowo skalowalnych sieci komunikacyjnych.

Tutaj z pomocą przychodzi architektura sterowana zdarzeniami (EDA). Wychodząc ze wzorca publikowania i subskrybowania (pub/sub), nowoczesna platforma EDA oferuje solidne możliwości obsługi masowej skali, gwarantując dostarczanie wiadomości, deduplikację wiadomości i łączenie się z różnymi punktami końcowymi.

Zarządzanie API

Ponieważ agenci korzystają z danych z różnych źródeł, zarządzanie interfejsami API staje się krytyczne. Bramy muszą kontrolować dostęp do danych aplikacji lub punktów końcowych, zarządzając nie tylko tym, kto lub co ma dostęp, ale także ilością i częstotliwością dostępu. Ma to kluczowe znaczenie zarówno ze względu na możliwości monetyzacji, jak i ochronę przed nieuprawnionym dostępem do danych.

Walidacja i kontrola wyników LLM

Wiadomo, że LLM mają halucynacje, wytwarzając fałszywe lub bezsensowne informacje. Dla większości organizacji, które nie opracowują własnych modeli podstawowych, kontrolowanie reakcji LLM na podpowiedzi może być wyzwaniem.

Walidacja danych w procesie generowania rozszerzonego wyszukiwania (RAG) umożliwia harmonizację, kanonizację i osadzanie wektorów danych korporacyjnych przed przedstawieniem ich LLM. Takie podejście pomaga zapewnić, że łącząc swoje zastrzeżone dane z wiedzą LLM, zachowujesz kontrolę nad danymi wejściowymi.

Ocena danych po udzieleniu odpowiedzi przez LLM jest również możliwa i często zalecana. Agenci rankingowi mogą obserwować odpowiedzi udzielone konsumentowi przed przedstawieniem informacji, co stanowi dodatkowy poziom kontroli jakości.

Krytyczna rola orkiestracji

Wszystkie te elementy – zarządzanie danymi, kontrola procesów, komunikacja oparta na zdarzeniach, zarządzanie, walidacja i interakcja międzyludzka – wymagają orkiestracji . LLM sam w sobie nie jest uziemiony; potrzebuje starannie zorganizowanego ekosystemu, aby działać efektywnie i niezawodnie w rzeczywistych zastosowaniach.

Orkiestracja obejmuje:

  1. Integracja: łączenie różnych aplikacji, tworzenie abstrakcji i udostępnianie interfejsów API do wykorzystania danych.
  2. Automatyzacja: usprawnienie procesów i ograniczenie ręcznej interwencji w przepływach pracy związanych z danymi i sztuczną inteligencją.
  3. Koordynacja: zapewnienie płynnej współpracy różnych komponentów systemu AI.
  4. Monitorowanie i optymalizacja: Ciągła ocena wydajności systemu i wprowadzanie niezbędnych korekt.

Koncentrując się na orkiestracji, organizacje mogą tworzyć systemy sztucznej inteligencji, które są nie tylko wydajne, ale także praktyczne, niezawodne i dostosowane do celów biznesowych.

Dla programistów zrozumienie i opanowanie orkiestracji jest kluczem do wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji.
Roman Czukwiński

Skip to content