Crearea unui produs bazat pe IA generativă: Ce trebuie să știi înainte de toate

Introducere

IA generativă este ușor de testat, dar mult mai greu de transformat într-un produs pe care oamenii să se poată baza. O echipă poate conecta un model lingvistic la o interfață de chat în câteva zile. A face ca acea interfață să gestioneze solicitările reale ale clienților, să respecte permisiunile de acces, să lucreze cu datele companiei și să se redreseze după răspunsuri greșite este cu totul altă poveste.

Pentru companiile care iau în considerare utilizarea IA generative în aplicații de afaceri, prima decizie nu este alegerea modelului de utilizat. Ci dacă problema necesită, de fapt, un produs nou. Instrumentele de IA gata de utilizare ar putea acoperi cea mai mare parte a nevoilor, în timp ce o implementare personalizată are mai mult sens atunci când software-ul existent nu se poate adapta fluxului de lucru necesar. Companiile care evaluează această din urmă opțiune pot consulta inginerii specializați în IA generativă de la SysGears pentru a explora cerințele tehnice ale unui produs construit în jurul cazului lor de utilizare specific.

Un produs bazat pe IA generativă implică mult mai mult decât simpla integrare a unui model într-o interfață cu marca companiei. Modelul poate gestiona limbajul, dar restul aplicației determină ce informații poate utiliza, dacă poate interacționa cu alte programe și ce se întâmplă atunci când răspunsul său nu este adecvat. Aceste decizii afectează utilitatea produsului la fel de mult ca și alegerea modelului în sine.

Un asistent intern poate induce în eroare angajații dacă preia un document de politică învechit. Dacă i se acordă acces la înregistrările clienților, permisiunile de acces devin la fel de importante ca și calitatea răspunsurilor. Dacă aplicația poate modifica și înregistrările, un răspuns convingător, dar incorect, ar putea provoca daune reale.

Acestea nu sunt detalii care pot fi remediate după lansare. Ele influențează arhitectura, efortul de inginerie implicat și costurile de dezvoltare a IA, inclusiv ceea ce este necesar pentru a menține produsul în funcțiune. O companie ar trebui să le analizeze în detaliu înainte de a se angaja în dezvoltare, cât încă mai există posibilitatea de a restrânge domeniul de aplicare sau de a decide că un instrument existent ar fi suficient.

Începeți cu o problemă care necesită IA generativă

O demonstrație convingătoare poate ascunde o problemă de afaceri destul de obișnuită. Dacă angajații petrec prea mult timp căutând în documentația internă, de exemplu, un sistem de căutare semantică ar putea fi suficient. Dacă trebuie să interpreteze documente lungi, să extragă detalii specifice și să redacteze răspunsuri folosind informații din mai multe surse, un model lingvistic ar putea aduce un plus substanțial.

Distincția este importantă încă de la început. IA generativă își dovedește utilitatea atunci când software-ul trebuie să dea sens unor materiale dezordonate și nestructurate sau să elaboreze ceva care depinde de context. Pentru o sarcină guvernată de reguli fixe, însă, un script obișnuit este adesea mai ieftin de rulat și mai ușor de încredere.

Să luăm ca exemplu un distribuitor care se confruntă cu un flux constant de întrebări despre produse. Clienții descriu același articol în tot felul de moduri, așa că o aplicație de IA generativă ar putea înțelege solicitările lor, ar putea extrage specificațiile relevante și ar putea redacta un răspuns. Nivelurile stocurilor sunt o altă problemă. Acestea trebuie să provină din înregistrările de inventar în timp real, în timp ce prețul oferit trebuie să respecte regulile de stabilire a prețurilor ale companiei, nu orice cifră pe care modelul o generează întâmplător.

Merită să păstrăm clară această diviziune a muncii: lăsați modelul să se ocupe de limbaj și lăsați operațiunile previzibile în seama software-ului convențional, ori de câte ori este posibil.

Înainte de a începe orice dezvoltare, stabiliți clar ce anume ar trebui să se îmbunătățească. Personalul de vânzări ar putea avea nevoie de mai puțin timp pentru a întocmi o ofertă; clienții ar putea primi un răspuns fără a mai aștepta un agent de asistență. În orice caz, înregistrați modul în care funcționează procesul în prezent. În caz contrar, o echipă poate ajunge să sărbătorească adoptarea noii sale interfețe de IA fără a ști dacă aceasta a ușurat într-adevăr munca.

Dezvoltare proprie vs. achiziție: de cât control aveți nevoie de fapt?

Decizia „dezvoltare vs. achiziție” este adesea prezentată ca o alegere între proprietate completă și comoditate. În practică, există mai multe opțiuni intermediare.

Instrumentele de IA gata de utilizare reprezintă un punct de plecare rezonabil atunci când o companie are nevoie de funcționalități familiare, precum asistență la redactare, rezumate ale ședințelor, analiza documentelor sau cercetare generală. Aceste produse necesită, de obicei, mai puțină muncă de inginerie, iar furnizorii lor se ocupă de o mare parte din infrastructura de bază. O companie poate testa dacă angajații consideră o funcționalitate utilă fără a finanța mai întâi un proiect de dezvoltare dedicat.

Problemele apar atunci când un instrument generic trebuie să se adapteze unui proces pentru care nu a fost conceput. Este posibil, de exemplu, ca acesta să nu poată comunica cu o bază de date existentă sau să nu aplice permisiunile de acces corespunzătoare atunci când angajații au roluri diferite. De asemenea, rezultatele sale pot necesita o reorganizare înainte ca un alt sistem al companiei să le poată utiliza. Interfețele API și opțiunile de configurare pot ajuta la acoperirea acestor lacune, dar nu vor rezolva neapărat particularitățile unui flux de lucru deja stabilit.

Un produs de IA personalizat devine o opțiune mai justificată atunci când fluxul de lucru în sine reprezintă un avantaj competitiv, când produsele existente nu pot satisface o cerință esențială sau când aplicația necesită o integrare strânsă cu datele proprii și sistemele interne.

O a treia opțiune este să vă construiți propria aplicație în jurul unui model găzduit de un furnizor extern. Compania dezvoltă interfața și logica din spatele acesteia, integrează sistemul în software-ul său existent și își configurează propria metodă de testare a rezultatelor. Modelul în sine este accesat printr-o API, astfel încât nu este necesar să se antreneze un model de bază de la zero. Acest lucru oferă companiei libertatea de a adapta produsul la fluxul său de lucru, deși aceasta depinde în continuare de prețurile furnizorului, de disponibilitatea modelului și de limitele serviciului.

Această ultimă distincție merită atenție. Dezvoltarea unei aplicații personalizate de IA și dezvoltarea unui nou model de IA sunt demersuri diferite. Antrenarea unui model de bază necesită resurse de calcul substanțiale, expertiză specializată, date adecvate și experimentare continuă. Majoritatea companiilor nu trebuie să-și asume această povară. Un model existent, completat cu extragerea de informații din documentele companiei sau cu accesul la instrumente atent proiectate, poate fi suficient.

Alegeți arhitectura în funcție de fluxul de lucru

Odată ce argumentul de afaceri este clar, următoarea provocare este să se decidă modul în care va funcționa aplicația. Modelul este doar o componentă și s-ar putea să nu fie cea care consumă cel mai mult timp de inginerie.

Pentru un asistent de documente, merită adesea luată în considerare generarea augmentată prin extragere (RAG). În loc să se bazeze exclusiv pe ceea ce a învățat un model în timpul antrenării, aplicația extrage pasaje relevante dintr-o sursă de informații aprobată și le include în prompt. Modelul formulează apoi un răspuns folosind acel material.

Răspunsurile bazate pe politici interne sau pe informații actuale despre produse pot fi mai relevante, cu condiția ca procesul de recuperare a informațiilor să funcționeze corespunzător. Acest lucru nu este garantat. Căutarea ar putea extrage un document învechit, ar putea omite o precizare crucială sau ar putea furniza modelului un fragment pe care acesta îl interpretează ulterior în mod incorect.

Procesul de recuperare necesită testare în sine. Modul în care documentele sunt împărțite în fragmente poate afecta ceea ce găsește sistemul, iar chiar și un rezultat bun al căutării este inutil dacă provine dintr-o sursă pe care utilizatorul nu ar trebui să o vadă. Drepturile de acces ale unui angajat trebuie respectate și în procesul de recuperare, în loc să fie ignorate doar pentru că o căutare a scos la iveală întâmplător material restricționat. Aplicația însăși trebuie să asigure respectarea autorizațiilor. Nu ar trebui să se aibă încredere într-un model pentru a lua această decizie.

Reglarea fină servește unui scop diferit. Ea poate ajuta la adaptarea comportamentului unui model, a formatului de răspuns sau a modului de gestionare a tiparelor de sarcini recurente atunci când sunt disponibile exemple de antrenare adecvate. Nu este un substitut direct pentru recuperarea informațiilor atunci când problema principală este accesul la fapte în schimbare. Un model reglat fin pe baza catalogului de produse de anul trecut nu va ști automat ce s-a schimbat în această dimineață.

O solicitare și o API a modelului pot fi tot ceea ce are nevoie o aplicație cu domeniu de aplicare restrâns, cel puțin la început. Acest lucru depinde de cât de previzibile sunt intrările și de ce se așteaptă ca sistemul să facă cu ieșirea sa. Dacă fiecare răspuns trebuie verificat în raport cu un volum mare de documentație internă, recuperarea informațiilor poate deveni necesară; pentru o sarcină mai simplă, aceasta ar putea doar să adauge o sarcină suplimentară.

Păstrați prima versiune simplă și testați-o pe cereri reale, nu doar pe date de demonstrație bine pregătite. Observați cum gestionează o întrebare vagă sau informații lipsă. Dacă modelul „blufează” în loc să recunoască o lacună, acesta este un aspect care trebuie remediat înainte de a adăuga mai multe componente mobile.