Integrarea AI în software-ul existent: un ghid practic pentru echipele de produse

Ce înseamnă integrarea AI pentru un produs existent

Integrarea AI este munca de conectare a unui model sau serviciu AI la software-ul pe care oamenii îl folosesc deja. Poate adăuga căutare semantică, extragerea de documente, recomandări, un asistent de asistență sau o funcție de generare a schițelor la un site web existent, o platformă SaaS sau o aplicație web internă. Scopul este de a îmbunătăți o sarcină de utilizator reală, păstrând în același timp conturile curente, datele și fluxurile de lucru ale produsului.

Adăugarea AI nu necesită înlocuirea întregii aplicații. O integrare concentrată constă, de obicei, într-o interfață cu utilizatorul, o conexiune pe partea de server la un model AI, acces la datele de produs aprobate și verificări care păstrează rezultatul util și sigur.

Alegeți o problemă de produs înainte de a alege un model

Începeți cu o sarcină care este frecventă, lentă și ușor de evaluat. De exemplu, o echipă de asistență pentru clienți poate avea nevoie să găsească răspunsul potrivit în documentația produsului; o echipă de operațiuni poate avea nevoie să extragă câmpuri din PDF-urile primite; sau este posibil ca utilizatorii să fie nevoiți să caute într-un catalog mare după semnificație în loc de formularea exactă.

Notați pașii actuali, îmbunătățirea așteptată și cât ar costa un răspuns greșit. Acest lucru menține dezvoltarea de produse AI legată de un rezultat, cum ar fi mai puține escalade de asistență sau mai puțină introducere manuală a datelor, mai degrabă decât adăugarea unui chatbot pur și simplu pentru că tehnologia este disponibilă.

O arhitectură de încredere pentru adăugarea AI la o aplicație web

• Păstrați acreditările modelului și regulile de afaceri pe server. Browserul nu ar trebui să primească niciodată o cheie API privată.
• Oferiți modelului doar datele necesare pentru sarcină. Pentru cunoașterea produsului, preluați înregistrările relevante aprobate în loc să trimiteți întreaga bază de date.
• Validați rezultatul modelului înainte de a-l salva sau de a declanșa o acțiune. Folosiți formate structurate și verificări obișnuite ale aplicațiilor acolo unde este posibil.
• Afișați utilizatorilor sursa sau lăsați-i să revizuiască și să editeze conținutul generat de AI înainte ca acesta să afecteze un client sau o înregistrare comercială.
• Măsurați calitatea răspunsului, latența și costul pe sarcină finalizată. Adăugați jurnalele care ajută la investigarea eșecurilor fără a colecta date personale inutile.

Integrați cu atenție un LLM cu datele dvs

Atunci când o funcție AI are nevoie de documente ale companiei sau înregistrări ale produselor, generarea de recuperare augmentată (RAG) este o abordare comună. Aplicația caută o sursă de cunoștințe controlată, selectează pasaje relevante și furnizează acele pasaje modelului ca context. Acest lucru poate face ca răspunsurile să fie mai fundamentate și mai ușor de actualizat decât codificarea științifică în solicitări.

RAG nu este o garanție a corectitudinii. Permisiunile de acces, actualitatea documentelor, calitatea regăsirii și comportamentul de rezervă clar contează în continuare. Dacă sistemul nu poate găsi suficiente dovezi, ar trebui să spună acest lucru sau să predea sarcina unei persoane.

Desfășurați funcția AI în pași măsurați

Un proiect practic de integrare AI începe cu un mic prototip folosind exemple reprezentative. Apoi, testați-l în comparație cu fluxuri de lucru reale și cazuri marginale, apoi lansați-l unui grup limitat cu o cale de revizuire umană. Extindeți accesul numai după ce calitatea, viteza și costurile de operare ating obiectivele convenite.

Această abordare permite unei echipe să învețe dacă AI rezolvă problema înainte de a se angaja la o reconstrucție mare. De asemenea, expune lacune de date, probleme de permisiuni și costuri neașteptate de model, în timp ce caracteristica este încă mică.