Działający prototyp to początek. Systemy używane w codziennej pracy potrzebują kontroli dostępu, jasnych granic, testów, monitoringu i planu na awarie oraz zmieniające się wymagania.
Przygotowujemy rozwiązania AI do codziennej pracy i, jeśli tak ustalimy, wspieramy je po wdrożeniu.
Co dostarczamy
- Przegląd wdrożenia i przepływów danych
- Uwierzytelnianie i kontrola dostępu
- Zestaw danych do ewaluacji i powtarzalne testy
- Przegląd bezpieczeństwa i ryzyka prompt injection
- Logowanie, monitoring i alerty kosztowe
- Rozwiązania awaryjne i obsługa błędów
- Mechanizmy weryfikacji przez człowieka
- Dokumentacja i przekazanie zespołowi
- Stałe utrzymanie i ulepszanie, w osobnej umowie
Technologia i wdrożenie
Najpierw ewaluacja: zestaw reprezentatywnych danych wejściowych z oczekiwanymi wynikami, obejmujący zwykłe przypadki, przypadki brzegowe i takie, które powinny zostać odrzucone albo przekazane dalej. Uruchamiamy go przed startem i po każdej zmianie promptów, modeli albo danych, żeby regresję wyłapać, zanim zauważą ją użytkownicy.
Potem kontrole operacyjne: uwierzytelnianie i uprawnienia, jakie dane opuszczają Twoje środowisko i na jakich warunkach dostawcy je przetwarzają, limity zapytań, timeouty i rozwiązania awaryjne, gdy dostawca jest niedostępny, a także alerty kosztowe. Wszędzie tam, gdzie system czyta zewnętrzne treści, sprawdzamy ryzyko prompt injection.
Po starcie monitoring śledzi wolumen, koszty, odsetek błędów i to, jak często ludzie poprawiają wyniki. Modele i warunki dostawców się zmieniają, więc utrzymanie obejmuje ponowne uruchamianie ewaluacji, gdy to nastąpi.
Przykładowe zastosowanie
Scenariusz poglądowy, nie opis zrealizowanego projektu.
Zanim wewnętrzny asystent AI trafi do większego zespołu, testujemy go na reprezentatywnych pytaniach, sprawdzamy uprawnienia, ustalamy reguły eskalacji i dokumentujemy, jak będzie monitorowana jego skuteczność.