Costruire una piattaforma di IA generativa: una guida completa

L'AI generativa sta rapidamente trasformando le industrie, offrendo soluzioni potenti per problemi complessi. Tuttavia, implementare applicazioni di AI generativa richiede una piattaforma ben strutturata. Dopo aver analizzato come le aziende affrontano questa sfida, abbiamo identificato i componenti comuni delle piattaforme di AI generativa di successo. Questo articolo descrive questi componenti, le loro funzioni e come possono essere implementati per massimizzare l'efficienza e l'efficacia.

La struttura di base

Nella sua forma più semplice, un'applicazione di AI generativa prende una query dell'utente, la invia al modello e restituisce una risposta generata. Questa configurazione manca di ottimizzazione, barriere di sicurezza e aumento contestuale, ma funge da base per sistemi più sofisticati.

A partire da questa base, possono essere introdotti componenti aggiuntivi man mano che i requisiti evolvono:

• Ingresso di contesto migliorato.
• Barriere di sicurezza per affidabilità e sicurezza.
• Router e gateway per scalabilità e sicurezza.
• Caching per ottimizzazione della latenza e dei costi.
• Logica complessa e azioni di scrittura per funzionalità avanzate.
• Osservabilità e orchestrazione per ottimizzare le operazioni.

Le sezioni seguenti esploreranno questi componenti in dettaglio, illustrando i loro ruoli e benefici.

Passo 1: migliorare il contesto

La costruzione del contesto arricchisce le query degli utenti con informazioni esterne rilevanti, aiutando il modello a produrre risposte più accurate e dettagliate. Questo è simile all'ingegneria delle caratteristiche nell'apprendimento automatico tradizionale.

Generazione Augmentata da Recupero (RAG)

RAG combina un generatore (ad esempio, un modello linguistico) con un recuperatore per recuperare informazioni rilevanti. Sono comunemente utilizzati due metodi principali di recupero:

Recupero Basato su Termini

Utilizza ricerche per parole chiave (ad esempio, BM25, Elasticsearch).
Adatto per dati testuali con metadati come tag o didascalie.

Recupero Basato su Embedding

Converte i dati in vettori di embedding utilizzando modelli come BERT o OpenAI embeddings.
Trova i risultati più rilevanti tramite algoritmi di ricerca dei vicini più prossimi (ad esempio, FAISS, ScaNN).
Entrambi i metodi possono essere combinati in una ricerca ibrida, utilizzando il recupero basato su termini per un filtro iniziale e il recupero basato su embedding per maggiore precisione.

RAG con Dati Strutturati

I dati strutturati come le tabelle SQL possono essere interrogati utilizzando un approccio text-to-SQL:

1. Convertire la query in un comando SQL.
2. Eseguire il comando.
3. Generare una risposta dai risultati.

Strumenti di ricerca sul web come Bing API possono anche fornire dati in tempo reale per l'augmentazione del contesto, permettendo risposte dinamiche e aggiornate.

Passo 2: implementare le barriere di sicurezza

Le barriere di sicurezza garantiscono l'affidabilità e la sicurezza della tua piattaforma AI, proteggendo sia gli utenti che gli sviluppatori. Sono essenziali per mitigare rischi come la fuga di dati sensibili, prompt malevoli e output inaffidabili.

Barriere di Sicurezza in Input

Protezione dei Dati: Rilevare e mascherare informazioni sensibili (ad esempio, dati personali, contenuti proprietari) prima che raggiungano API esterne.
Validazione dei Prompt: Prevenire prompt malevoli filtrando o classificando gli input per contenuti dannosi.

Barriere di Sicurezza in Output

Controlli di Qualità: Identificare e gestire i fallimenti come risposte vuote, tossiche o malformate.
Logica di Riprova: Implementare meccanismi per rigenerare le risposte in caso di fallimento.
Fallback: Inoltrare query complesse a operatori umani o modelli specializzati quando necessario.
Le barriere di sicurezza possono bilanciare affidabilità e latenza, garantendo prestazioni robuste senza compromettere l'esperienza dell'utente.

Passo 3: aggiungere router e gateway per il modello

Man mano che la tua applicazione cresce, diventa cruciale gestire più modelli in modo efficiente. I router e i gateway aiutano a semplificare questo processo:

Router

I router indirizzano le query ai modelli più adatti in base all'intento dell'utente. Ad esempio:

• Reset della Password: Inoltra alla pagina FAQ predefinita. 
• Problemi di Fatturazione: Inoltra agli operatori umani.
• Supporto Tecnico: Usa un modello ottimizzato per la risoluzione dei problemi.

Gateway

I gateway per il modello forniscono un'interfaccia unificata per accedere a più modelli, semplificando l'integrazione e abilitando:

• Controllo centralizzato degli accessi. 
• Monitoraggio dei costi e gestione dei limiti di utilizzo.
• Meccanismi di fallback per gestire i fallimenti delle API.

Passo 4: ottimizzare la latenza con la cache

Il caching riduce i tempi di risposta e i costi riutilizzando i dati precedentemente elaborati. Le tecniche di caching comuni includono: 

• Cache dei Prompt: Memorizza segmenti di prompt riutilizzabili, riducendo l'elaborazione ridondante.
• Cache Esatta: Salva coppie esatte di query e risposte per query ripetute.
• Cache Semantica: Sfrutta la similarità basata su embedding per riutilizzare i risultati per query semanticamente simili.

Le strategie di caching efficaci bilanciano velocità, archiviazione e accuratezza, migliorando significativamente l'efficienza del sistema.

Passo 5: aggiungere logica complessa e azioni di scrittura

Le applicazioni avanzate spesso coinvolgono flussi di lavoro iterativi e azioni di scrittura, consentendo al sistema di:

• Pianificare ed eseguire attività a più fasi (ad esempio, pianificazione di itinerari).
• Eseguire azioni come inviare e-mail o aggiornare database.

Seppur queste capacità migliorino la funzionalità, introducono anche rischi, come l'iniezione di prompt e azioni non autorizzate. Implementare misure di sicurezza robuste è fondamentale per mitigare questi rischi.

Osservabilità e orchestrazione

Osservabilità

Gli strumenti di osservabilità forniscono visibilità sulle prestazioni del sistema, aiutando a identificare e risolvere i problemi. I componenti chiave includono:

• Metriche: Monitorare la precisione del modello, la latenza e i costi.
• Log: Registrare gli eventi del sistema per il debug.
• Tracce: Mappare i percorsi di esecuzione delle query per diagnosticare i fallimenti.

Orchestrazione

Gli strumenti di orchestrazione gestiscono flussi di lavoro complessi, concatenando i componenti per creare pipeline applicative senza soluzione di continuità. I framework di orchestrazione popolari includono LangChain, LlamaIndex e Haystack. Questi strumenti consentono:

• Elaborazione parallela per migliorare la latenza.
• Ramificazione condizionale per flussi di lavoro dinamici.

Conclusione

Creare una piattaforma di AI generativa è un processo iterativo, che inizia con una struttura semplice e aggiunge progressivamente componenti per soddisfare le esigenze in evoluzione. Ogni aggiunta migliora la funzionalità, l'affidabilità o l'efficienza, ma introduce anche nuove complessità che richiedono una pianificazione attenta.

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