Infrastruttura AI e LLMOps

Architettura AI

Senza un'architettura di riferimento, ogni team sceglie per conto proprio un modello, un archivio vettoriale, un approccio di orchestrazione e un modo di gestire i segreti. Definiamo l'architettura condivisa che rende il secondo e il quinto sistema di IA più economici del primo.

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Il problema di business

Nulla si accumula

Il primo sistema di IA è costoso perché tutto è nuovo. Il quinto dovrebbe essere economico e di solito non lo è, perché ogni team ha risolto gli stessi problemi in modo diverso. Ora ci sono cinque modi di chiamare un modello, cinque approcci alla valutazione, cinque archivi di segreti e nessuna possibilità di spostare traffico tra fornitori. Il costo si paga due volte: nella costruzione duplicata e poi quando qualcosa deve cambiare ovunque allo stesso tempo.

Cosa facciamo

Definire il livello condiviso e i suoi confini

Progettiamo il livello che dovrebbe essere comune, accesso ai modelli, recupero, orchestrazione, valutazione, osservabilità e segreti, e diciamo con altrettanta chiarezza che cosa deve restare nell'applicazione, perché centralizzare troppo crea un collo di bottiglia. L'architettura è scritta per mantenere reversibile la scelta del fornitore, così una decisione sul modello non diventa un impegno architetturale. La validiamo su due o tre casi d'uso reali anziché consegnare un diagramma.

Architettura AI

Competenze

Enterprise AI Architecture
LLM Architecture
RAG Architecture
Agent Architecture
AI Platform Architecture
Cloud AI Architecture
Hybrid AI
Private AI Architecture

Casi d'uso comuni

Definire un'architettura di riferimento prima che un portafoglio di progetti IA parta in parallelo.
Consolidare su un'infrastruttura condivisa le implementazioni divergenti di più team.
Progettare per un requisito di giurisdizione o isolamento che esclude il percorso cloud predefinito.
Riesaminare un'architettura che si sta rivelando costosa da modificare.

Il nostro approccio

Valutare

Definire i vincoli: residenza, latenza, spesa e ciò che è già in esercizio.
Progettare

Progettare gateway, routing, caching e failover perché la scelta del fornitore resti reversibile.
Strumentare

Osservabilità, valutazione e attribuzione dei costi predisposte prima del traffico.
Gestire

Gestire secondo livelli di servizio concordati, con revisione periodica di capacità e spesa.

Tecnologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sicurezza e governance

Dove i dati possono essere trattati è una configurazione, non un'ipotesi: i modelli possono girare nel vostro tenant cloud o sul vostro hardware dove residenza o isolamento lo richiedono. Il traffico che passa dal gateway è autenticato, attribuito a un team e registrato, il che rende possibili sia la traccia di audit sia il modello di costo.

Independently audited against

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

Validiamo le architetture costruendoci sopra

Un'architettura che non ha mai retto un carico reale è un'ipotesi. Verifichiamo il progetto su casi d'uso effettivi durante l'incarico, il che fa emergere le ipotesi sbagliate finché correggerle costa poco. Mantiene anche il documento onesto su che cosa sia davvero condiviso e che cosa lo sembrasse solo su un diagramma.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Dobbiamo costruire una piattaforma o lasciare scegliere i team?

Una via di mezzo, e il confine conta più della scelta. Centralizzate accesso ai modelli, valutazione, osservabilità e segreti, che traggono beneficio dalla coerenza. Lasciate ai team logica applicativa ed esperienza utente, perché centralizzarle crea una coda.

Come evitiamo il lock-in con un fornitore?

Facendo passare le chiamate ai modelli da un gateway con interfaccia interna stabile, così la scelta del fornitore diventa configurazione. La portabilità totale non è raggiungibile, perché il comportamento dei modelli differisce, ma il costo di un cambio può scendere da un trimestre a una settimana.

Serve un database vettoriale dedicato?

Spesso no. pgvector in un PostgreSQL esistente serve molti carichi aziendali senza nuova infrastruttura da gestire. Un archivio dedicato si giustifica su larga scala o per funzionalità specifiche, non per impostazione predefinita.

Quanto tempo richiede?

Da sei a dieci settimane, inclusa la validazione su casi d'uso reali. Incarichi più brevi producono un documento; è la validazione a farne un'architettura.

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