Technologie systemów AI i automatyzacji
Dobór technologii powinien wynikać z procesu, jakości danych, wymaganej prywatności, kosztu i sposobu weryfikacji wyniku.
LLM i modele generatywne
Modele językowe są użyteczne przy interpretacji tekstu, generowaniu roboczych odpowiedzi i pracy z nieustrukturyzowanymi informacjami. Nie zastępują deterministycznych reguł, gdy potrzebna jest pełna przewidywalność.
RAG, embeddings i reranking
RAG łączy wyszukiwanie wiedzy z generowaniem odpowiedzi. Embeddings pomagają znaleźć semantycznie podobne fragmenty, a reranking może poprawić kolejność kandydatów przed przekazaniem kontekstu do modelu.
Lokalne i prywatne AI
Modele mogą działać lokalnie lub w kontrolowanym środowisku, gdy wymagają tego prywatność, koszt stałego obciążenia lub kontrola infrastruktury. Wymaga to świadomego zarządzania zasobami i aktualizacjami.
CPU/GPU i infrastruktura
Wydajność zależy od modelu, kwantyzacji, pamięci, przepustowości, kontekstu i charakterystyki zadania. Nie ma jednego uniwersalnego profilu sprzętowego dla wszystkich wdrożeń.
API i workflow
Warstwa integracyjna łączy źródła danych, modele, walidację i system docelowy. Dobre workflow posiadają retry, timeouty, idempotencję, monitoring i jawne stany.