As plataformas de desenvolvimento de IA fornecem a infraestrutura para a criação de aplicações baseadas em aprendizado de máquina e modelos de linguagem. Elas gerenciam o acesso e a hospedagem dos modelos, o controle de versões e de parâmetros, a recuperação de dados, a avaliação dos resultados, o monitoramento da qualidade e dos custos em produção, além dos mecanismos de controle que mantêm o comportamento do modelo dentro dos limites estabelecidos.
O problema que eles abordam é que um protótipo funcional está longe de ser um sistema de produção. Chamar uma API de modelo é simples; a dificuldade está em saber se as saídas são boas, detectar regressões quando um prompt ou modelo muda, controlar os gastos, lidar com falhas e demonstrar a qualquer outra pessoa que o sistema se comporta de maneira aceitável.
A avaliação é onde a maioria das equipes investe pouco e onde reside o verdadeiro valor da categoria. O software tradicional possui testes determinísticos; os resultados dos modelos variam, degradam-se de maneiras difíceis de perceber e podem mudar quando um fornecedor atualiza um modelo subjacente. Sem uma avaliação sistemática, a perda de qualidade permanece invisível até que os clientes a relatem.
O objetivo é passar do protótipo para algo que possa ser operado.
Avaliação sistemática dos resultados
Testar as alterações em casos definidos, em vez de julgar por impressão, é a diferença entre engenharia e palpite.
Gerenciamento de prompts e versões
Rastrear as alterações e poder revertê-las, integrando-se às práticas de gerenciamento de código-fonte.
Recuperação de seus próprios dados
Fundamentar as respostas no seu conteúdo, conectando-as a bases de dados vetoriais , é o que torna os modelos úteis para trabalhos específicos.
Visibilidade de custos e latência
Entender o gasto de tokens e o tempo de resposta por funcionalidade, que cresce rapidamente e surpreende as pessoas.
Flexibilidade do Provedor
Alternar ou comparar modelos, conectar-se a plataformas de aprendizado de máquina , sem precisar reescrever o aplicativo.
Os usuários são as equipes de engenharia e os responsáveis pelo que é lançado nos navios.
Engenheiros de software
As pessoas que desenvolvem funcionalidades de IA e que se conectam ao desenvolvimento de aplicações são os principais utilizadores.
Engenheiros de aprendizado de máquina
As pessoas que trabalham diretamente com modelos, conectando-se a plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina.
Gerentes de Produto
As pessoas que definem o comportamento aceitável precisam ver como o sistema realmente funciona.
Equipes de Segurança e Privacidade
As pessoas preocupadas com os dados que chegam aos modelos estão relacionadas à gestão da privacidade dos dados.
Equipes de Operações
As pessoas que dão suporte à produção, para quem as falhas não determinísticas são um território desconhecido.
Os produtos diferem pela sua posição na pilha.
-
Frameworks e orquestração de aplicações: Bibliotecas para encadeamento de chamadas de modelos, recuperação de dados e ferramentas, adequadas para equipes que desenvolvem aplicações personalizadas.
-
Plataformas de Avaliação e Observabilidade: Testar e monitorar o comportamento dos modelos é a necessidade mais consistentemente negligenciada.
-
Plataformas de modelos gerenciados: Hospedagem e otimização em plataformas de nuvem , o que reduz o trabalho operacional.
-
Construtores de IA com pouco código: Montagem de recursos de IA sem engenharia, o que permite demonstrações rápidas e é limitado quando os requisitos aumentam.
O mapa funcional abrange construção, avaliação e operação.
Recursos padrão
Acesso e roteamento de modelos
Conexão com modelos com opções de contingência e comparação entre fornecedores.
Gerenciamento de prompt
O versionamento e os testes utilizam prompts como artefatos, em vez de strings no código.
Integração de recuperação
Fundamentação no seu conteúdo, conexão com bases de dados vetoriais e integração de dados.
Arnês de avaliação
Executar casos de teste em relação às alterações com pontuação, que é a disciplina central.
Rastreamento da Produção
Registrar as entradas, saídas e custos de cada chamada é essencial para a depuração.
guardrails
Filtrar entradas e saídas de acordo com a política definida, conectando-se à segurança.
Principais recursos a serem procurados
Avaliação que você realmente manterá.
Confirme se a criação e a execução de conjuntos de avaliação são suficientemente fáceis para que isso aconteça, pois é essa prática que diferencia os sistemas que permanecem bons daqueles que se degradam silenciosamente.
Rastreamento completo, incluindo falhas
Confirme se você consegue ver exatamente o que foi enviado e retornado para qualquer solicitação, incluindo erros, já que depurar comportamentos não determinísticos sem rastros é praticamente impossível.
Tratamento de dados por fornecedores de modelos
Confirme o que cada provedor faz com relação aos avisos e resultados, incluindo o uso para retenção e treinamento, já que seu aplicativo pode enviar dados do cliente para eles a cada solicitação.
Controle de custos antes da apresentação do projeto de lei
Confirme a visibilidade do custo por recurso e os limites de gastos, já que os custos dos tokens aumentam com o uso.sage de maneiras que são fáceis de passar despercebidas até que uma fatura chegue.
O não-terminismo altera a forma como você constrói e opera.
Modele as mudanças de comportamento abaixo de você.
Os fornecedores atualizam os modelos e o comportamento do qual seu aplicativo dependia pode mudar sem que você precise fazer uma atualização. Fixe as versões sempre que possível, execute avaliações continuamente em vez de apenas no momento do lançamento e esteja ciente de que um sistema que funciona hoje pode não funcionar amanhã.
A injeção de prompts afeta qualquer aplicativo que leia entradas não confiáveis.
Instruções incorporadas na entrada do usuário ou em documentos recuperados podem redirecionar o comportamento do modelo, e não existe defesa completa. Qualquer aplicativo que processe conteúdo externo e tenha acesso a sistemas ou dados precisa ser projetado levando isso em consideração, o que está diretamente relacionado à segurança.
Fluxo de dados do cliente para terceiros
Cada chamada de modelo pode enviar dados pessoais a um provedor, potencialmente além-fronteiras. Estabeleça a base legal, divulgue-a e confirme os termos do provedor sobre retenção e treinamento, conectando-os ao gerenciamento de privacidade de dados.
As demonstrações não garantem a prontidão para a produção.
Um protótipo que funciona com exemplos preparados revela pouco sobre o comportamento em entradas reais em grande volume. A maior parte do esforço deve ser direcionada para avaliação, monitoramento e tratamento de casos que a demonstração não abordou.
Essas plataformas se situam entre os modelos e os aplicativos.
Desenvolvimento de aplicativos e IA
O desenvolvimento de aplicações e a inteligência artificial abrangem a prática em geral.
Plataformas de aprendizado de máquina
Plataformas de aprendizado de máquina e ciência de dados lidam com o treinamento de modelos e o aprendizado de máquina tradicional.
Inteligência Artificial Generativa e Agentes
A maioria dessas plataformas é usada para construir inteligência artificial generativa e agentes de IA .
Infraestrutura de dados
Bancos de dados vetoriais e integração de dados fornecem a camada de recuperação.
Desenvolvimento e APIs
O software de desenvolvimento e as ferramentas de gerenciamento de API abrangem a engenharia relacionada.
Nuvem e Segurança
Plataformas de gerenciamento em nuvem hospedam esses sistemas, e o software de segurança aborda os riscos específicos que eles apresentam.
