תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps

ארכיטקטורה

בלי ארכיטקטורת ייחוס, כל צוות בוחר לעצמו מודל, מאגר וקטורים, שיטת תזמור ודרך לטפל בסודות. אנחנו מגדירים את הארכיטקטורה המשותפת שהופכת את המערכת השנייה והחמישית לזולות מהראשונה.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם ייעוץ

האתגר העסקי

שום דבר אינו מצטבר

המערכת הראשונה יקרה כי הכול חדש. החמישית אמורה להיות זולה ובדרך כלל אינה, כי כל צוות פתר את אותן בעיות אחרת. עכשיו יש חמש דרכים לקרוא למודל, חמש גישות להערכה, חמישה מאגרי סודות ואפס יכולת להזיז תעבורה בין ספקים. העלות משולמת פעמיים: פעם בכפילות הבנייה, ושוב כשמשהו צריך להשתנות בכל מקום בבת אחת.

מה אנחנו עושים

הגדירו את השכבה המשותפת ואת גבולותיה

אנחנו מתכננים את השכבה שאמורה להיות משותפת: גישה למודלים, אחזור, תזמור, הערכה, יכולת תצפית וסודות, ומדגישים באותה מידה מה צריך להישאר ביישום, כי ריכוז יתר יוצר צוואר בקבוק. הארכיטקטורה נכתבת כך שבחירת הספק תישאר הפיכה, כדי שהחלטת מודל לא תהפוך למחויבות ארכיטקטונית. אנחנו מאמתים אותה מול שניים־שלושה יישומים אמיתיים במקום למסור תרשים.

ארכיטקטורה

יכולות

ארכיטקטורה ארגונית
ארכיטקטורת LLM
ארכיטקטורת RAG
ארכיטקטורת סוכנים
ארכיטקטורת פלטפורמה
ארכיטקטורה בענן
בינה מלאכותית היברידית
ארכיטקטורה פרטית

מקרי שימוש נפוצים

הקמת ארכיטקטורת ייחוס לפני שתיק פרויקטים מתחיל במקביל.
איחוד מימושים שונים של כמה צוותים לתשתית משותפת.
תכנון לדרישת תחום שיפוט או בידוד שפוסלת את מסלול הענן שברירת המחדל.
סקירת ארכיטקטורה שמתגלה כיקרה לשינוי.

איך אנחנו מספקים

הערכה

קביעת האילוצים: מיקום, זמן תגובה, הוצאה ומה כבר רץ.
ארכיטקטורה

תכנון שער, ניתוב, מטמון וגיבוי כך שבחירת הספק תישאר הפיכה.
מדידה

יכולת תצפית, הערכה וייחוס עלויות מחוברים לפני שהתעבורה מגיעה.
תפעול

הפעלה מול רמות שירות מוסכמות, עם סקירה מחזורית של קיבולת והוצאה.

טכנולוגיה

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

אבטחה וממשל

היכן מותר לעבד נתונים הוא הגדרה, לא הנחה: מודלים יכולים לרוץ בענן שלכם או על החומרה שלכם במקום שבו מיקום או בידוד מחייבים זאת. התעבורה דרך השער מזוהה, מיוחסת לצוות ונרשמת, וזה מה שמאפשר גם את נתיב הביקורת וגם את מודל העלות.

Independently audited against

מודלי שיתוף פעולה

פרויקט

אנחנו לוקחים אחריות לתכנן ולספק פתרון מוגדר.

צוות ייעודי

קיבולת הנדסית ייעודית לטווח ארוך שנבנית סביב הטכנולוגיה ומודל האספקה שלכם.

שירות מנוהל

אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים באופן מתמשך מערכות בייצור.

למה TeamExtension.ai

אנחנו מאמתים ארכיטקטורות בכך שאנחנו בונים עליהן

ארכיטקטורה שמעולם לא נשאה עומס אמיתי היא השערה. אנחנו בוחנים את התכנון מול יישומים ממשיים במהלך הפרויקט, וזה מעלה את ההנחות השגויות בזמן שעדיין זול לתקן אותן. זה גם שומר על המסמך כן לגבי מה באמת משותף ומה רק נראה משותף בתרשים.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

לבנות פלטפורמה או לתת לצוותים לבחור?

אי־שם באמצע, והקו חשוב יותר מהבחירה. רכזו את הגישה למודלים, ההערכה, יכולת התצפית והסודות, כי הם מרוויחים מאחידות. השאירו את לוגיקת היישום וחוויית המשתמש אצל הצוותים, כי ריכוזם יוצר תור.

איך נמנעים מנעילת ספק?

על ידי ניתוב קריאות המודלים דרך שער עם ממשק פנימי יציב, כך שבחירת הספק היא הגדרה. ניידוּת מלאה אינה בת השגה כי מודלים מתנהגים אחרת, אך אפשר להפוך את עלות המעבר לשבוע במקום לרבעון.

האם אנחנו צריכים מסד נתונים וקטורי ייעודי?

לעיתים קרובות לא. pgvector בתוך PostgreSQL קיים מכסה עומסים ארגוניים רבים בלי תשתית נוספת לתפעול. מאגר ייעודי מצדיק את מקומו בקנה מידה או ליכולות מסוימות, לא כברירת מחדל.

כמה זמן זה לוקח?

שישה עד עשרה שבועות כולל אימות מול יישומים אמיתיים. פרויקטים קצרים יותר מפיקים מסמך; האימות הוא מה שהופך אותו לארכיטקטורה.

יכולות קשורות

נתונים ומודלים

אסטרטגיית נתונים

הפכו את הידע הארגוני לשמיש עבור בינה מלאכותית: מוכנות, בעלות, איכות וארכיטקטורת אחזור.

מידע נוסף

אבטחת בינה מלאכותית

ייעוץ אבטחה

בנו מודל איומים למערכות בינה מלאכותית ותכננו את הארכיטקטורה, הבקרות והגבולות שמכילים את הסיכון.

מידע נוסף

אסטרטגיה ושינוי עם בינה מלאכותית

אסטרטגיית בינה מלאכותית

החליטו היכן מקומה של הבינה המלאכותית בעסק שלכם, כמה היא שווה ובאיזה סדר לבנות אותה.

מידע נוסף

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם

תכננו את ארכיטקטורת הייחוס שהמערכות שלכם חולקות: מודלים, אחזור, תזמור, נתונים ובקרות.

שוחחו עם מומחה בינה מלאכותית התחילו הערכת בינה מלאכותית