Infraestrutura de IA e LLMOps

Arquitetura de IA

Sem uma arquitetura de referência, cada equipa escolhe por sua conta um modelo, um armazenamento vetorial, uma abordagem de orquestração e uma forma de gerir os segredos. Definimos a arquitetura partilhada que torna o segundo e o quinto sistema de IA mais baratos do que o primeiro.

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O problema de negócio

Nada se acumula

O primeiro sistema de IA é caro porque tudo é novo. O quinto devia ser barato e normalmente não é, porque cada equipa resolveu os mesmos problemas de maneira diferente. Agora há cinco formas de chamar um modelo, cinco abordagens à avaliação, cinco cofres de segredos e nenhuma capacidade de mover tráfego entre fornecedores. O custo paga-se duas vezes: uma na construção duplicada e outra quando algo tem de mudar em todo o lado ao mesmo tempo.

O que fazemos

Definir a camada comum e as suas fronteiras

Desenhamos a camada que deve ser comum, acesso a modelos, recuperação, orquestração, avaliação, observabilidade e segredos, e somos igualmente explícitos sobre o que deve ficar na aplicação, porque centralizar em excesso cria um estrangulamento. A arquitetura é escrita para que a escolha de fornecedor continue reversível, de modo que decidir um modelo não se torne um compromisso de arquitetura. Validamo-la com dois ou três casos de uso reais em vez de entregar um diagrama.

Arquitetura de IA

Competências

Arquitetura de IA corporativa
Arquitetura de LLM
Arquitetura RAG
Arquitetura de agentes
Arquitetura de plataforma de IA
Arquitetura de IA na cloud
IA híbrida
Arquitetura de IA privada

Casos de uso comuns

Estabelecer uma arquitetura de referência antes de uma carteira de projetos de IA arrancar em paralelo.
Consolidar em infraestrutura comum as implementações divergentes de várias equipas.
Desenhar para um requisito de jurisdição ou isolamento que exclui a via cloud por omissão.
Rever uma arquitetura que se está a revelar cara de mudar.

Como trabalhamos

Analisar

Estabelecer as restrições: residência, latência, despesa e o que já está em funcionamento.
Desenhar

Desenhar gateway, encaminhamento, cache e comutação para que a escolha de fornecedor continue reversível.
Instrumentar

Observabilidade, avaliação e atribuição de custo ligadas antes de o tráfego chegar.
Operar

Explorá-lo com níveis de serviço acordados, revendo capacidade e despesa de forma periódica.

Tecnologia

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Segurança e governação

Onde os dados podem ser tratados é uma configuração, não um pressuposto: os modelos podem correr no seu próprio ambiente cloud ou no seu próprio hardware quando a residência ou o isolamento o exigem. O tráfego que passa pelo gateway é autenticado, atribuído a uma equipa e registado, que é o que torna possíveis tanto o rasto de auditoria como o modelo de custo.

Independently audited against

Modelos de colaboração

Projeto de IA

Assumimos a responsabilidade de desenhar e entregar uma solução de IA definida.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

Validamos as arquiteturas construindo sobre elas

Uma arquitetura que nunca suportou carga real é uma hipótese. Testamos o desenho com casos de uso reais durante o trabalho, o que traz à superfície os pressupostos errados enquanto corrigi-los ainda é barato. Também mantém o documento honesto sobre o que é realmente comum e o que só parecia comum num diagrama.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Construímos uma plataforma ou deixamos as equipas escolher?

Algures no meio, e a linha importa mais do que a escolha. Centralize o acesso a modelos, a avaliação, a observabilidade e os segredos, porque beneficiam da coerência. Deixe a lógica aplicacional e a experiência de utilizador com as equipas, porque centralizá-las cria uma fila.

Como evitamos a dependência de um fornecedor?

Fazendo passar as chamadas a modelos por um gateway com uma interface interna estável, de modo que a escolha de fornecedor seja configuração. A portabilidade total não é alcançável porque o comportamento dos modelos difere, mas o custo de mudar pode passar a uma semana em vez de um trimestre.

Precisamos de uma base de dados vetorial dedicada?

Muitas vezes não. O pgvector num PostgreSQL existente serve muitas cargas empresariais sem nova infraestrutura para operar. Um armazenamento dedicado ganha o seu lugar à escala ou para funcionalidades específicas, não por omissão.

Quanto tempo demora?

De seis a dez semanas, incluindo a validação com casos de uso reais. Trabalhos mais curtos produzem um documento; é a validação que o torna uma arquitetura.

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