AI-ontwikkelplatformen bieden de infrastructuur voor het bouwen van applicaties op basis van machine learning en taalmodellen. Ze regelen de toegang tot en hosting van modellen, prompt- en versiebeheer, het ophalen van eigen data, de evaluatie van de output, de bewaking van kwaliteit en kosten in productie, en de mechanismen die ervoor zorgen dat het modelgedrag binnen de perken blijft.
Het probleem dat ze aanpakken, is dat een werkend prototype nog lang geen productiesysteem is. Het aanroepen van een model-API is eenvoudig; de moeilijkheid zit hem in het controleren of de output goed is, het opsporen van regressies wanneer een prompt of model verandert, het beheersen van de uitgaven, het afhandelen van fouten en het aantonen aan anderen dat het systeem naar behoren functioneert.
Evaluatie is waar de meeste teams te weinig in investeren en waar de werkelijke waarde van de categorie schuilt. Traditionele software maakt gebruik van deterministische tests; modeluitkomsten variëren, verslechteren op manieren die moeilijk te zien zijn en kunnen veranderen wanneer een leverancier een model onder je neus bijwerkt. Zonder systematische evaluatie blijft kwaliteitsverlies onzichtbaar totdat klanten het melden.
Het gaat erom van prototype naar een werkend product te komen.
Systematische evaluatie van de resultaten
Het toetsen van wijzigingen aan gedefinieerde gevallen in plaats van af te gaan op een indruk, dat is het verschil tussen engineering en gissen.
Prompt- en versiebeheer
Het bijhouden van wijzigingen en de mogelijkheid om deze terug te draaien, in combinatie met goede praktijken voor broncodebeheer .
Uw eigen gegevens herstellen
Het verankeren van antwoorden in je eigen content en het koppelen aan vectordatabases , dat is wat modellen bruikbaar maakt voor specifiek werk.
Inzicht in kosten en latentie
Inzicht in het tokenverbruik en de responstijd per functie, die snel toenemen en mensen verrassen.
Flexibiliteit van de aanbieder
Het wisselen tussen of vergelijken van modellen, verbinding maken met machine learning- platformen, zonder de applicatie opnieuw te hoeven schrijven.
Gebruikers zijn de engineeringteams en degenen die verantwoordelijk zijn voor wat er op de markt komt.
Software Engineers
De mensen die AI-functies ontwikkelen en deze koppelen aan applicatieontwikkeling , zijn de belangrijkste gebruikers.
Machine Learning-ingenieurs
De mensen die rechtstreeks met modellen werken en verbinding maken met data science- en machine learning-platformen.
Productmanagers
De mensen die bepalen wat acceptabel gedrag is, moeten zien wat het systeem daadwerkelijk doet.
Beveiligings- en privacyteams
De mensen die zich bezighouden met welke gegevens modellen bereiken, koppelen dit aan gegevensprivacybeheer.
Operations
De mensen die de productie ondersteunen, voor wie niet-deterministische mislukkingen onbekend terrein zijn.
Producten verschillen in hun positie in de stapel.
-
Applicatie-frameworks en -orkestratie: bibliotheken voor het aaneenschakelen van modelaanroepen, het ophalen van gegevens en tools, die geschikt zijn voor teams die maatwerkapplicaties ontwikkelen.
-
Evaluatie- en observatieplatforms: Het testen en monitoren van modelgedrag, de behoefte waaraan het meest consistent onvoldoende wordt voldaan.
-
Beheerde modelplatformen: hosting en fijnafstemming binnen cloudplatformen , wat de operationele werkzaamheden vermindert.
-
Low-code AI-bouwers: AI-functionaliteiten samenstellen zonder technische kennis, wat snel te demonstreren is, maar beperkingen kent wanneer de eisen toenemen.
De functionele kaart omvat bouwen, evalueren en exploiteren.
Standaardkenmerken
Modeltoegang en routering
Verbinding maken met modellen met terugvaloptie en vergelijking tussen aanbieders.
Snel beheer
Versiebeheer en testprompts worden als artefacten opgeslagen in plaats van als tekenreeksen in de code.
Integratie van gegevensopvraging
Verankering in uw content, koppeling met vectordatabases en data-integratie.
Evaluatieharnassen
Het uitvoeren van testcases op basis van wijzigingen met bijbehorende scores, wat de kern van de discipline vormt.
Productietracering
Het vastleggen van invoer, uitvoer en kosten voor elk gesprek is essentieel voor het opsporen van fouten.
Vangrails
Invoer en uitvoer filteren op basis van een gedefinieerd beleid, verbinding maken met beveiliging.
Belangrijkste kenmerken
Evaluatie die u daadwerkelijk zult behouden
Bevestig dat het bouwen en uitvoeren van evaluatiesets eenvoudig genoeg is om ook daadwerkelijk te gebeuren, aangezien dit de methode is die systemen die goed blijven functioneren onderscheidt van systemen die stilletjes achteruitgaan.
Volledige tracering, inclusief fouten.
Controleer of u precies kunt zien wat er voor elk verzoek is verzonden en ontvangen, inclusief fouten, aangezien het debuggen van niet-deterministisch gedrag zonder tracering vrijwel onmogelijk is.
Gegevensverwerking door modelaanbieders
Bevestig wat elke provider doet aan de hand van prompts en outputs, inclusief retentie en gebruik voor training, aangezien uw applicatie bij elk verzoek klantgegevens naar hen kan verzenden.
Kostenbeheersing vóór de factuur
Bevestig de zichtbaarheid van de kosten per functie en de bestedingslimieten, aangezien de tokenkosten meeschalen met het aantal gebruikers.sage Op manieren die je gemakkelijk over het hoofd ziet totdat de factuur binnenkomt.
Niet-determinisme verandert de manier waarop je bouwt en werkt.
Modelleer gedragsveranderingen onder je voeten
Aanbieders werken modellen bij, en het gedrag waar uw applicatie van afhankelijk was, kan veranderen zonder dat u een release hoeft uit te voeren. Stel waar mogelijk versies vast, voer evaluaties continu uit in plaats van alleen bij een release, en houd er rekening mee dat een systeem dat vandaag werkt, morgen misschien niet meer werkt.
Prompt Injection treft elke applicatie die onbetrouwbare invoer leest.
Instructies die zijn ingebed in gebruikersinvoer of opgehaalde documenten kunnen het gedrag van een model beïnvloeden, en er bestaat geen volledige beveiliging. Elke applicatie die externe content verwerkt en toegang heeft tot systemen of data, moet op die veronderstelling gebaseerd zijn en gekoppeld worden aan beveiliging.
Klantgegevens worden doorgegeven aan derden.
Elke modeloproep kan persoonsgegevens naar een provider verzenden, mogelijk over de grens heen. Stel de wettelijke grondslag vast, maak deze bekend en bevestig de voorwaarden van de provider met betrekking tot het bewaren en trainen van gegevens, in samenhang met het gegevensbeschermingsbeheer.
Demonstraties betekenen niet dat iemand klaar is voor productie.
Een prototype dat werkt met vooraf opgestelde voorbeelden, onthult weinig over het gedrag bij echte invoer op grote schaal. Besteed het grootste deel van de tijd aan evaluatie, monitoring en de afhandeling van gevallen die niet in de demonstratie aan bod zijn gekomen.
Deze platforms bevinden zich tussen modellen en applicaties.
Applicatieontwikkeling en AI
Applicatieontwikkeling en kunstmatige intelligentie bestrijken het bredere werkterrein.
Machine learning-platforms
Platformen voor machine learning en data science verzorgen modeltraining en traditionele machine learning.
Generatieve AI en agenten
Generatieve AI en AI-agenten worden op de meeste van deze platforms gebouwd.
Data-infrastructuur
Vectordatabases en data-integratie vormen de ophaallaag.
Ontwikkeling en API's
Ontwikkelsoftware en API-beheertools dekken de omliggende technische aspecten.
Cloud en beveiliging
Cloudbeheerplatforms hosten deze systemen, en beveiligingssoftware pakt de specifieke risico's aan die ze met zich meebrengen.
