Infrastruktura AI i LLMOps

Architektura AI

Bez architektury referencyjnej każdy zespół osobno wybiera model, magazyn wektorowy, sposób orkiestracji i sposób obsługi sekretów. Definiujemy wspólną architekturę, dzięki której drugi i piąty system AI są tańsze niż pierwszy.

Omów swoją inicjatywę AI Doradztwo

Problem biznesowy

Nic się nie kumuluje

Pierwszy system AI jest drogi, bo wszystko jest nowe. Piąty powinien być tani i zwykle nie jest, bo każdy zespół rozwiązał te same problemy inaczej. Powstaje pięć sposobów wywoływania modelu, pięć podejść do ewaluacji, pięć magazynów sekretów i brak możliwości przenoszenia ruchu między dostawcami. Koszt płaci się dwukrotnie: raz przy powielonej budowie, drugi raz, gdy coś trzeba zmienić wszędzie naraz.

Czym się zajmujemy

Zdefiniować warstwę wspólną i jej granice

Projektujemy warstwę, która powinna być wspólna, czyli dostęp do modeli, wyszukiwanie, orkiestrację, ewaluację, obserwowalność i sekrety, i równie wyraźnie mówimy, co powinno zostać przy aplikacji, bo nadmierna centralizacja tworzy wąskie gardło. Architektura jest napisana tak, by wybór dostawcy pozostał odwracalny, więc decyzja o modelu nie staje się zobowiązaniem architektonicznym. Sprawdzamy ją na dwóch lub trzech rzeczywistych zastosowaniach zamiast dostarczać diagram.

Architektura AI

Kompetencje

Korporacyjna architektura AI
Architektura LLM
Architektura RAG
Architektura agentów
Architektura platformy AI
Chmurowa architektura AI
Hybrydowa AI
Architektura prywatnej AI

Typowe zastosowania

Ustanowienie architektury referencyjnej, zanim równolegle ruszy portfel projektów AI.
Konsolidacja rozbieżnych wdrożeń kilku zespołów na wspólnej infrastrukturze.
Projekt pod wymóg jurysdykcji lub izolacji, który wyklucza domyślną ścieżkę chmurową.
Przegląd architektury, której zmiana okazuje się kosztowna.

Jak realizujemy projekty

Ocena

Ustalenie ograniczeń: rezydencji danych, opóźnień, budżetu i tego, co już działa.
Architektura

Zaprojektowanie bramy, routingu, pamięci podręcznej i przełączania awaryjnego tak, aby wybór dostawcy pozostał odwracalny.
Oprzyrządowanie

Obserwowalność, ewaluacja i przypisanie kosztów podłączone, zanim pojawi się ruch.
Eksploatacja

Praca zgodnie z uzgodnionymi poziomami usług, z cyklicznym przeglądem wydajności i wydatków.

Technologia

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Bezpieczeństwo i nadzór

Bezpieczeństwo i ład

To, gdzie dane mogą być przetwarzane, jest kwestią konfiguracji, a nie założenia: modele mogą działać we własnej dzierżawie chmurowej lub na Państwa własnym sprzęcie, jeśli wymaga tego rezydencja lub izolacja. Ruch przechodzący przez bramę jest uwierzytelniany, przypisywany do zespołu i rejestrowany, co umożliwia zarówno ścieżkę audytu, jak i model kosztowy.

Independently audited against

Modele współpracy

Projekt AI

Bierzemy odpowiedzialność za zaprojektowanie i dostarczenie określonego rozwiązania AI.

Dedykowany zespół AI

Długoterminowe, dedykowane zasoby inżynierskie zbudowane wokół Państwa technologii i modelu dostarczania.

Zarządzana AI

Prowadzimy, monitorujemy i stale ulepszamy produkcyjne systemy AI.

Dlaczego TeamExtension.ai

Sprawdzamy architektury, budując na nich

Architektura, która nigdy nie obsłużyła realnego obciążenia, jest hipotezą. Testujemy projekt na rzeczywistych zastosowaniach w trakcie prac, co ujawnia błędne założenia, póki ich korekta jest tania. To także utrzymuje dokument w uczciwości co do tego, co jest naprawdę wspólne, a co wspólne było tylko na diagramie.

Wybrani klienci

Najczęstsze pytania

Budować platformę czy pozwolić zespołom wybierać?

Gdzieś pośrodku, a granica liczy się bardziej niż sam wybór. Scentralizować dostęp do modeli, ewaluację, obserwowalność i sekrety, bo te zyskują na spójności. Logikę aplikacji i doświadczenie użytkownika zostawić zespołom, bo ich centralizacja tworzy kolejkę.

Jak uniknąć uzależnienia od dostawcy?

Kierując wywołania modeli przez bramę o stabilnym interfejsie wewnętrznym, tak aby wybór dostawcy był kwestią konfiguracji. Pełna przenośność nie jest osiągalna, bo modele zachowują się różnie, ale koszt zmiany można sprowadzić z kwartału do tygodnia.

Czy potrzebujemy dedykowanej bazy wektorowej?

Często nie. pgvector w istniejącym PostgreSQL obsługuje wiele obciążeń korporacyjnych bez nowej infrastruktury do utrzymania. Dedykowany magazyn uzasadnia się przy dużej skali lub konkretnych funkcjach, a nie domyślnie.

Ile to trwa?

Od sześciu do dziesięciu tygodni wraz ze sprawdzeniem na rzeczywistych zastosowaniach. Krótsze prace dają dokument; to sprawdzenie czyni z niego architekturę.

Powiązane kompetencje

Dane i modele AI

Strategia danych dla AI

Uczynienie wiedzy przedsiębiorstwa użyteczną dla AI: gotowość, odpowiedzialność, jakość i architektura wyszukiwania.

Dowiedz się więcej

Bezpieczeństwo AI

Doradztwo w zakresie bezpieczeństwa AI

Modelowanie zagrożeń dla systemów AI oraz projektowanie architektury, mechanizmów kontrolnych i granic, które ograniczają ich ryzyko.

Dowiedz się więcej

Strategia i transformacja AI

Strategia AI

Ustalenie, gdzie AI ma miejsce w Państwa biznesie, ile jest warta i w jakiej kolejności ją budować.

Dowiedz się więcej

Omów swoją inicjatywę AI

Zaprojektowanie architektury referencyjnej wspólnej dla Państwa systemów AI: modele, wyszukiwanie, orkiestracja, dane i mechanizmy kontrolne.

Porozmawiaj z ekspertem AI Rozpocznij ocenę AI