Ceea ce este abordarea de ultimă generație de astăzi poate deveni rapid sistemul moștenit de mâine. Organizațiile care investesc în soluții SaaS bazate pe inteligență artificială se confruntă cu o întrebare crucială: cum ne putem asigura că sistemele implementate astăzi nu devin datoria tehnică de mâine?

‍

Răspunsul nu constă în selectarea celei mai avansate tehnologii a momentului, ci în alegerea unor platforme construite pe arhitecturi flexibile și adaptabile, capabile să evolueze odată cu capacitățile emergente ale IA. Acest articol analizează diferite implementări ale arhitecturilor modulare în domeniul inteligenței artificiale, cu accent pe Retrieval-Augmented Generation (RAG), și compară diferitele abordări arhitecturale.

‍

Riscul ascuns al implementării rigide a IA

Multe organizații aleg soluțiile AI în primul rând pe baza capacităților actuale, concentrându-se pe funcționalitatea imediată și neglijând arhitectura de bază care determină adaptabilitatea pe termen lung. Această abordare creează mai multe riscuri semnificative:

Obsolescența tehnologică

Ritmul inovării în domeniul IA continuă să se accelereze, progresele fundamentale apărând în intervale de timp din ce în ce mai scurte. Sistemele rigide construite în jurul unor abordări specifice ale inteligenței artificiale au adesea dificultăți în a încorpora aceste progrese, ceea ce duce la lacune de capacitate în raport cu soluțiile mai noi.

Modificarea cerințelor de afaceri

Chiar dacă tehnologia rămâne statică (și nu va rămâne), cerințele de afaceri vor evolua. Organizațiile descoperă adesea cazuri de utilizare valoroase pentru inteligența artificială care nu au fost prevăzute în timpul implementării inițiale. Platformele inflexibile se străduiesc adesea să depășească parametrii concepției lor inițiale.

Evoluția ecosistemului de integrare

Aplicațiile, sursele de date și sistemele din jurul soluției de inteligență artificială se vor schimba în timp prin actualizări, înlocuiri și noi adăugiri. Platformele rigide de inteligență artificială devin adesea blocaje ale integrării, necesitând remedieri costisitoare sau limitând valoarea altor investiții tehnologice.

Modificări de reglementare și de conformitate

Cerințele privind guvernanța IA continuă să evolueze la nivel global, cu apariția unor noi reglementări care impun cerințe privind explicabilitatea, evaluarea corectitudinii și documentarea. Sistemele fără flexibilitate arhitecturală au adesea dificultăți în a se adapta la aceste cerințe de conformitate în schimbare.

‍

Paradigma RAG: un studiu de caz al arhitecturii modulare

Retrieval-Augmented Generation (RAG) reprezintă un exemplu excelent de arhitectură modulară care revoluționează modul în care sunt concepute și implementate sistemele AI. AWS îl definește ca fiind "procesul de optimizare a rezultatului unui model lingvistic de mari dimensiuni (LLM) care face trimitere la o bază de cunoștințe cu autoritate externă surselor sale de date de formare înainte de a genera un răspuns".

Implementarea AWS RAG

AWS a dezvoltat o arhitectură cloud RAG care exemplifică principiile modularității și flexibilității. După cum subliniază Yunjie Chen și Henry Jia pe blogul AWS Public Sector, această arhitectură cuprinde patru module distincte:

‍

1. Modul interfață utilizator: Interacționează cu utilizatorii finali prin intermediul Amazon API Gateway
2. Modul de orchestrare: Interacționează cu diverse resurse pentru a se asigura că achiziția de date, promptarea și generarea de răspunsuri se desfășoară fără probleme
3. Modul de încorporare: oferă acces la diverse modele de fundație
4. Modul de stocare vectorială: Gestionează stocarea datelor încorporate și executarea căutărilor vectoriale

Fluxul de prelucrare urmează două căi principale:

Pentru încărcarea datelor:

1. Documentele stocate în gălețile Amazon S3 sunt procesate de funcțiile AWS Lambda pentru divizare și fragmentare
2. Segmentele de text sunt trimise la șablonul de încorporare pentru a fi convertite în vectori
3. Încorporările sunt stocate și indexate în baza de date vectorială aleasă

Pentru generarea de răspunsuri:

1. Utilizatorul trimite o solicitare
2. Solicitarea este transmisă către un șablon de încorporare
3. Modelul convertește promptul într-un vector pentru căutarea semantică în documentele arhivate
4. Cele mai relevante rezultate sunt returnate către LLM
5. LLM generează răspunsul luând în considerare cele mai similare rezultate și solicitările inițiale
6. Răspunsul generat este livrat utilizatorului

Avantajele arhitecturii AWS RAG

AWS evidențiază câteva avantaje cheie ale acestei arhitecturi modulare:

• Modularitate și scalabilitate: "Natura modulară a arhitecturii RAG și utilizarea infrastructurii ca cod (IaC) facilitează adăugarea sau eliminarea serviciilor AWS în funcție de necesități. Cu AWS Managed Services, această arhitectură ajută la gestionarea traficului crescut și a cererilor de date în mod automat și eficient, fără aprovizionare prealabilă."
• Flexibilitate și agilitate: "Arhitectura modulară RAG permite ca noile tehnologii și servicii să fie implementate mai rapid și mai ușor, fără a fi necesară revoluționarea completă a cadrului arhitecturii cloud. Acest lucru ne permite să fim mai agili în a răspunde la nevoile în schimbare ale pieței și ale clienților."
• Adaptarea la tendințele viitoare: "Arhitectura modulară separă orchestrarea, modelele generative AI și depozitele vectoriale. Individual, aceste trei module sunt toate domenii de cercetare activă și îmbunătățire continuă."

Tehnologia vectorială: inima arhitecturii RAG

Un element esențial al arhitecturii RAG este baza de date vectoriale. AWS subliniază că "întrucât toate datele (inclusiv text, audio, imagini sau video) trebuie convertite în vectori de încorporare pentru ca modelele generative să poată interacționa cu acestea, bazele de date vectoriale joacă un rol esențial în soluțiile bazate pe inteligența artificială generativă".

AWS sprijină această flexibilitate prin oferirea mai multor opțiuni de baze de date vectoriale:

• Baze de date tradiționale, cum ar fi OpenSearch și PostgreSQL, cu funcționalitate vectorială adăugată
• Baze de date vectoriale open source dedicate, cum ar fi ChromaDB și Milvus
• Soluții AWS native, cum ar fi Amazon Kendra

Alegerea între aceste opțiuni "poate fi ghidată de răspunsurile la întrebări precum frecvența cu care sunt adăugate date noi, numărul de interogări trimise pe minut și dacă interogările trimise sunt în mare parte similare".

‍

Arhitecturi AI integrate în modele: Abordarea neurală

În timp ce arhitectura AWS RAG este implementată ca un sistem distribuit între diferite servicii cloud, alte sisteme AI au o abordare mai integrată, în care principiile modularității există într-o arhitectură neuronală unificată.

Cazul asistenților AI avansați

Asistenții AI avansați, cum ar fi cei bazați pe cele mai recente modele LLM, utilizează principii similare cu RAG, dar cu unele diferențe arhitecturale semnificative:

1. Integrare neuronală: Componentele funcționale (înțelegerea interogării, recuperarea informațiilor, generarea răspunsului) sunt integrate în arhitectura neuronală, mai degrabă decât distribuite pe servicii separate.
2. Modularitate conceptuală: modularitatea există la nivel conceptual și funcțional, dar nu neapărat sub formă de componente fizice separate și înlocuibile.
3. Optimizare unificată: întreaga conductă de procesare este optimizată în timpul fazei de formare și dezvoltare, în loc să fie configurabilă de către utilizatorul final.
4. Integrare profundă între recuperare și generare: sistemul de recuperare este integrat mai profund în procesul de generare, cu feedback bidirecțional între componente, în loc să fie un proces secvențial rigid.

În ciuda acestor diferențe de implementare, aceste sisteme împărtășesc principiile fundamentale ale RAG: îmbogățirea unui model lingvistic cu informații externe relevante pentru a crește precizia și a reduce halucinațiile prin crearea unei arhitecturi care separă (cel puțin conceptual) diferitele etape de procesare.

‍

Principii de proiectare pentru arhitecturi IA flexibile

Indiferent de abordarea specifică, există principii universale de proiectare care promovează flexibilitatea în arhitecturile IA:

Design modular

Platformele de inteligență artificială cu adevărat flexibile utilizează arhitecturi modulare în care componentele pot fi modernizate sau înlocuite independent, fără a fi necesară modificarea întregului sistem. Atât abordarea AWS, cât și cea a sistemelor integrate de inteligență artificială urmează acest principiu, deși cu implementări diferite.

Abordare de tip model-gnostic

Platformele flexibile mențin separarea dintre logica de afaceri și implementarea AI de bază, permițând schimbarea componentelor AI de bază pe măsură ce tehnologia evoluează. Acest lucru este evident în special în arhitectura AWS, unde modelele pot fi înlocuite cu ușurință.

Design API-First

Cele mai adaptabile sisteme de inteligență artificială acordă prioritate accesibilității programatice prin API-uri cuprinzătoare, în loc să se concentreze exclusiv pe interfețe utilizator predefinite. În arhitectura AWS, fiecare componentă expune interfețe bine definite, facilitând integrarea și actualizarea.

Infrastructură de distribuție continuă

Arhitecturile flexibile necesită o infrastructură proiectată pentru actualizări frecvente, fără întreruperi ale serviciilor. Acest principiu este pus în aplicare atât în sistemele distribuite, cum ar fi arhitectura AWS, cât și în modelele integrate de inteligență artificială, deși cu mecanisme diferite.

Cadru de extensibilitate

Platformele cu adevărat flexibile oferă cadre pentru extensii specifice clienților fără a necesita intervenția furnizorului. Acest lucru este cel mai evident în cazul sistemelor distribuite, dar modelele AI integrate pot oferi, de asemenea, forme de personalizare.

Echilibrul adaptabilitate-stabilitate

În timp ce se pune accentul pe flexibilitatea arhitecturală, este esențial să se recunoască faptul că sistemele de afaceri necesită, de asemenea, stabilitate și fiabilitate. Echilibrarea acestor cerințe aparent contradictorii necesită:

Contracte de interfață stabile

În timp ce implementările interne se pot modifica frecvent, este esențial să se mențină garanții stricte de stabilitate pentru interfețele externe, cu politici formale de versionare și suport.

Îmbunătățirea progresivă

Noile funcționalități ar trebui introduse prin schimbări aditive, mai degrabă decât prin înlocuiri, ori de câte ori este posibil, permițând organizațiilor să adopte inovațiile în ritmul lor propriu.

Cadența de actualizare controlată

Actualizările ar trebui să urmeze un program previzibil și controlat care să echilibreze inovarea continuă cu stabilitatea operațională.

Convergența viitoare: către arhitecturi hibride

Viitorul arhitecturilor de inteligență artificială este probabil să vadă o convergență între abordarea distribuită exemplificată de AWS RAG și abordarea integrată a modelelor avansate de inteligență artificială. Tendințe semnificative apar deja:

Convergența multimodală

Inteligența artificială trece rapid de la procesarea într-un singur mod la modele unificate care funcționează perfect în toate modurile (text, imagine, audio, video).

Proliferarea modelelor specializate

În timp ce modelele generale continuă să avanseze, există, de asemenea, o creștere în dezvoltarea de modele specializate pentru domenii și sarcini specifice, care necesită arhitecturi care pot orchestra și integra diferite modele.

Continuum Edge-Cloud

Procesarea inteligenței artificiale este din ce în ce mai distribuită pe un continuum de la cloud la periferie, cu modele distribuite în care cerințele de performanță, cost și date pot fi echilibrate mai eficient.

Armonizarea reglementărilor

Pe măsură ce reglementările globale privind inteligența artificială se maturizează, anticipăm o mai mare armonizare a cerințelor între jurisdicții, eventual însoțită de cadre de certificare.

‍

Concluzie: Imperativul viitorului

Într-un domeniu care evoluează rapid, precum inteligența artificială, cea mai importantă caracteristică a unei platforme nu este capacitatea sa actuală, ci capacitatea sa de a se adapta la progresele viitoare. Organizațiile care aleg soluții bazate în principal pe capacitățile de astăzi se trezesc adesea că limitează posibilitățile de mâine.

‍

Prin prioritizarea flexibilității arhitecturii prin principii precum proiectarea modulară, abordările de tip model-agnostic, gândirea API-first, infrastructura de livrare continuă și extensibilitatea robustă, organizațiile pot crea capabilități AI care evoluează în funcție de progresele tehnologice și de nevoile de afaceri.

După cum afirmă AWS, "ritmul de evoluție al inteligenței artificiale generative este fără precedent" și numai arhitecturile cu adevărat modulare și flexibile pot garanta că investițiile de astăzi continuă să genereze valoare în peisajul tehnologic în evoluție rapidă de mâine.

‍

Poate că viitorul aparține nu numai celor care pot prezice cel mai bine ceea ce va urma, ci și celor care construiesc sisteme care se pot adapta la orice apare.