Ogni giorno, una varietà di fornitori software rilascia nuovi Large Language Models (LLM), creando un panorama tecnologico in continua evoluzione. Questa realtà complica notevolmente la decisione delle aziende su quale modello adottare e in quale contesto. Questo ci spinge a riflettere sull’importanza di sviluppare principi di design per un efficace strato di orchestrazione dell’intelligenza artificiale, un concetto già ben noto nel campo delle tecnologie dei dati e dei bus di servizi aziendali.
La Sfida della Scelta di un LLM Per le aziende, scegliere un unico LLM per standardizzare i propri processi può risultare impraticabile a causa delle diverse esigenze applicative e del persistente problema della gestione dei dati aziendali. Le preoccupazioni si estendono anche alla privacy dei dati, ai costi operativi e alla possibilità che i fornitori utilizzino i dati aziendali per addestrare modelli destinati al pubblico.
Casi d’Uso e Requisiti Aziendali La base di ogni implementazione tecnologica sono i casi d’uso e i requisiti specifici di un’azienda. È fondamentale determinare gli obiettivi con l’uso della GenAI e l’esperienza utente desiderata. Altrettanto importante è definire una strategia dati efficace: dove sono memorizzati i dati? Su server locali, nel cloud o su piattaforme di terze parti? È meglio centralizzare i dati per un singolo agente AI o sviluppare agenti diversi a seconda della loro localizzazione? Quali sono le necessità in termini di conformità e sicurezza dei contenuti?
Generazione Potenziata dal Recupero (RAG) Per risposte tempestive e precise su dati personalizzati, le pipeline RAG diventano indispensabili. Queste tecnologie creano indici vettoriali, rappresentazioni numeriche del testo che ottimizzano l’uso dei token nelle risposte LLM. L’implementazione di questi indici può variare in base alla posizione dei dati o alle caratteristiche offerte dai diversi fornitori, tra cui MongoDB, Postgres, Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Open Search, Databricks, Snowflake, e altri.
Ingegneria dei Prompt La progettazione dei prompt è cruciale per guidare il comportamento degli agenti AI e garantire una positiva esperienza utente finale. Ogni agente necessita di test di valutazione e di una precisa messa a punto. L’ingegneria dei prompt aiuta a definire il comportamento desiderato dell’AI, come ad esempio garantire che l’agente fornisca informazioni utili basate sui dati di un catalogo e-commerce, evitando la creazione di contenuti dannosi.
Orchestrazione e Operazioni AI Per gestire efficacemente diversi agenti AI, le aziende devono sviluppare un solido strato di orchestrazione che permetta il deployment, il testing e il monitoraggio. Strumenti come LLamaIndex e Microsoft Semantic Kernel possono facilitare queste operazioni grazie ai loro plugin per l’embedding vettoriale e le sorgenti dati. È essenziale automatizzare il testing per verificare l’accuratezza dei modelli e la sicurezza dei contenuti.
Adottando questi principi, le aziende potranno navigare con maggiore sicurezza nel complesso panorama degli LLM, migliorando così l’efficacia delle proprie soluzioni basate su intelligenza artificiale.
Alla luce degli sviluppi recenti nel campo dei Large Language Models e dell’importanza di un’efficace orchestrazione AI, è chiaro che le aziende devono navigare in un ambiente tecnologico sempre più complesso e in rapida evoluzione. In questo contesto, Broway si pone come il tuo partner ideale, offrendo soluzioni innovative e su misura per l’integrazione e l’orchestrazione di intelligenza artificiale.
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