Créer une plateforme d'IA générative

• Il s'agit d'une traduction en coréen de l'article de Chip Huyen, « Building A Generative AI Platform ».

• Cet article explique les composants communs typiques des plateformes d'IA générative que de nombreuses entreprises mettent en place, ainsi que leurs rôles respectifs, et la manière dont elles sont implémentées.

• Les plateformes d'IA générative évoluent depuis un simple appel de modèle jusqu'à l'ajout du renforcement du contexte, de garde-fous, de routeur de modèles et de passerelle, puis d'une mise en cache et de la complexité croissante des logiques et des actions.

• Renforcement du contexte : le modèle renforce le contexte en accédant à des sources de données externes et à des outils de collecte d'informations, ce qui améliore sa fiabilité et la qualité des réponses. Il explique également le concept de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et la façon d'intégrer des données externes grâce à la recherche basée sur les mots et à la recherche basée sur les embeddings.

• Ajout de garde-fous : il aborde la façon d'ajouter des garde-fous pour éviter les fuites d'informations sensibles, garantir la qualité des réponses générées et prévenir les réponses inappropriées.

• Ajout d'un routeur de modèles et d'une passerelle : il explique comment introduire un routeur de modèles et une passerelle pour gérer efficacement plusieurs modèles, acheminer les requêtes vers le modèle approprié et renforcer la sécurité.

• Caching : il explique comment améliorer la vitesse des réponses et réduire les coûts en appliquant du prompt cache, du cache sémantique, etc. pour les requêtes répétitives.

• Ajout de logique complexe et d'actions : il décrit comment améliorer les fonctionnalités et la qualité des réponses d'une plateforme en ajoutant des logiques métier complexes et des actions.

• Visibilité et orchestration : il souligne l'importance de surveiller et déboguer le fonctionnement du système et d'orchestrer le tout afin que tous les composants travaillent ensemble de manière fluide.