Prywatne i korporacyjne wdrażanie dużych modeli językowych
Duże modele językowe mogą wspierać pracowników, usprawniać dostęp do wewnętrznej wiedzy, automatyzować powtarzalne zadania i umożliwiać tworzenie nowych usług cyfrowych. Wykorzystanie takich modeli w środowisku korporacyjnym wymaga jednak czegoś więcej niż połączenia procesu biznesowego z publicznie dostępnym narzędziem AI.
Organizacja musi wiedzieć, gdzie przetwarzane są jej dane, kto może korzystać z rozwiązania, w jaki sposób chronione są informacje oraz jak model będzie współpracował z istniejącymi systemami. Potrzebny jest również sposób wdrożenia, który pozwoli przekształcić początkowy projekt pilotażowy w niezawodną usługę biznesową.
Usługa prywatnego i korporacyjnego wdrażania dużych modeli językowych oferowana przez CA pomaga wprowadzić te rozwiązania w bezpiecznym, kontrolowanym i łatwym do zarządzania środowisku. Projektujemy wdrożenie z uwzględnieniem wymagań biznesowych, infrastruktury technicznej, obowiązków dotyczących ochrony danych oraz oczekiwanego poziomu kontroli.
Dlaczego to ważne
Duży model językowy może dobrze działać podczas odizolowanego testu, a mimo to nie nadawać się do wykorzystania w całej organizacji. Zabezpieczenia mogą być niewystarczające, dostęp użytkowników może nie być właściwie kontrolowany, a poufne informacje mogą być przetwarzane w sposób niezgodny z wymaganiami organizacyjnymi lub regulacyjnymi.
Bez uporządkowanego podejścia poszczególne zespoły mogą również wdrażać różne narzędzia i konfiguracje. Może to zwiększać koszty, prowadzić do niespójnych standardów bezpieczeństwa i utrudniać zarządzanie całym środowiskiem AI.
Prywatne lub korporacyjne wdrożenie pomaga:
Zachować kontrolę nad danymi biznesowymi
Określić, gdzie informacje są przetwarzane, jak długo są przechowywane oraz czy zewnętrzni dostawcy mogą je wykorzystywać do innych celów.
Bezpiecznie zarządzać dostępem
Połączyć rozwiązanie z tożsamościami firmowymi, uprawnieniami i procesami zatwierdzania, aby użytkownicy mieli dostęp wyłącznie do informacji związanych z pełnionymi przez nich obowiązkami.
Zintegrować AI z istniejącymi systemami
Umożliwić modelowi wspieranie rzeczywistych procesów biznesowych poprzez jego bezpieczne połączenie z zatwierdzonymi aplikacjami, usługami i źródłami informacji.
Stworzyć podstawę do dalszego rozwoju
Zbudować środowisko, które może obsługiwać dodatkowych użytkowników, nowe przypadki użycia, modele i integracje bez utraty kontroli.
Nasze podejście
Nie traktujemy wdrożenia jako prostego zadania instalacyjnego. Uwzględniamy całe środowisko operacyjne, w tym infrastrukturę, zarządzanie tożsamością, przepływy danych, zabezpieczenia, integracje z systemami, dostęp do modeli, monitorowanie oraz bieżący podział odpowiedzialności.
Sposób wdrożenia dostosowujemy do wrażliwości przetwarzanych informacji i znaczenia wspieranego procesu biznesowego. Dzięki temu organizacja może wprowadzić AI z odpowiednim poziomem bezpieczeństwa, niezawodności i dojrzałości operacyjnej.
Określenie wymagań dotyczących wdrożenia
Zaczynamy od ustalenia planowanych przypadków użycia, przewidywanych grup użytkowników, źródeł informacji, wymagań integracyjnych, oczekiwanej wydajności oraz potrzebnego poziomu kontroli.
Identyfikujemy rodzaje danych, które będą przetwarzane przez rozwiązanie. Sprawdzamy, czy obejmują one poufne informacje biznesowe, dane osobowe, własność intelektualną, dane klientów lub treści podlegające przepisom branżowym. Uwzględniamy również wymagania dotyczące lokalizacji danych, dostępności, skalowalności, czasu odpowiedzi i kosztów.
Na tej podstawie określamy, czy najlepszym rozwiązaniem będzie zarządzana usługa korporacyjna, wydzielone środowisko chmurowe, chmura prywatna, wdrożenie lokalne czy podejście hybrydowe.
Zaprojektowanie architektury i zabezpieczeń
Projektujemy architekturę, która łączy wybrany model z wymaganymi aplikacjami i źródłami informacji, a jednocześnie zachowuje wyraźne granice bezpieczeństwa.
Obejmuje to zarządzanie tożsamością i dostępem, szyfrowanie, zabezpieczenia sieciowe, bezpieczne zarządzanie danymi uwierzytelniającymi i kluczami, separację danych, rejestrowanie zdarzeń, filtrowanie treści oraz ochronę przed niewłaściwym wykorzystaniem modelu. Określamy również sposób obsługi instrukcji, odpowiedzi, przesyłanych dokumentów i historii rozmów.
Projekt uwzględnia zarówno bezpieczeństwo techniczne, jak i wygodę użytkowania. Zabezpieczenia powinny zapewniać odpowiednią ochronę, ale nie mogą niepotrzebnie utrudniać pracownikom korzystania z rozwiązania.
Wdrożenie, integracja i testowanie rozwiązania
Konfigurujemy wybrane środowisko i integrujemy model z zatwierdzonymi systemami, aplikacjami oraz źródłami danych.
Zanim rozwiązanie zostanie udostępnione większej grupie użytkowników, testujemy najważniejsze funkcje, takie jak uwierzytelnianie, uprawnienia, połączenia z systemami, wydajność, rejestrowanie zdarzeń, obsługa błędów i ochrona danych. Oceniamy również, jak model reaguje na realistyczne zapytania użytkowników i czy wdrożone zabezpieczenia działają zgodnie z założeniami.
W odpowiednich przypadkach wdrożenie rozpoczyna się od kontrolowanego projektu pilotażowego. Pozwala to zebrać opinie użytkowników, znaleźć problemy operacyjne i wprowadzić usprawnienia przed rozszerzeniem dostępu.
Przygotowanie do eksploatacji i kontrolowanego rozwoju
Pomagamy ustanowić procesy potrzebne do obsługi rozwiązania po jego pierwszym wdrożeniu. Mogą one obejmować wsparcie użytkowników, zarządzanie incydentami, kontrolę zmian, aktualizacje modeli, przeglądy uprawnień, monitorowanie wydajności, kontrolę kosztów i testowanie bezpieczeństwa.
Jasno określamy zakres odpowiedzialności, aby zespoły techniczne, właściciele biznesowi, specjaliści ds. bezpieczeństwa i zespoły ds. zgodności rozumiały swoje zadania.
Pomagamy także opracować plan kontrolowanego rozwoju środowiska. Dzięki temu można wprowadzać kolejne grupy użytkowników i przypadki użycia bez osłabiania istniejących zasad bezpieczeństwa i nadzoru.
Co wyróżnia CA
Wdrożenie oparte na ryzyku biznesowym
Projektujemy środowisko z uwzględnieniem przetwarzanych informacji, planowanego przypadku użycia oraz potencjalnych konsekwencji awarii lub niewłaściwego wykorzystania rozwiązania.
Bezpieczeństwo w całej architekturze
Tożsamość, dostęp, ochrona danych, monitorowanie i ryzyka charakterystyczne dla modeli uwzględniamy jako integralną część wdrożenia, a nie jako dodatki wprowadzane na końcu projektu.
Elastyczny wybór technologii
Pracujemy z usługami zarządzanymi, środowiskami chmurowymi, prywatnymi, lokalnymi i hybrydowymi, zależnie od wymagań technicznych i operacyjnych organizacji.
Wsparcie również po pierwszym wdrożeniu
Pomagamy organizacji przygotować się do codziennej eksploatacji, kontrolowanego skalowania, przyszłych integracji oraz zmian modeli lub wymagań biznesowych.
Wartość biznesowa
Prywatne i korporacyjne wdrażanie dużych modeli językowych przez CA pozwala organizacji korzystać z ich możliwości bez rezygnacji z niezbędnej kontroli nad systemami, danymi i procesami biznesowymi.
Organizacja otrzymuje środowisko zaprojektowane zgodnie z wymaganiami bezpieczeństwa, potrzebami operacyjnymi i planami rozwoju. Przejrzyste uprawnienia, udokumentowane przepływy danych, niezawodne integracje i jasno określony podział odpowiedzialności ułatwiają zarządzanie rozwiązaniem i jego bezpieczne rozszerzanie.
Ogranicza to ryzyka związane z niekontrolowanym korzystaniem z AI, a jednocześnie zapewnia pracownikom dostęp do narzędzi, które mogą zwiększać produktywność, przyspieszać wyszukiwanie informacji i ułatwiać podejmowanie trafniejszych decyzji.
Uporządkowane wdrożenie korporacyjne chroni również inwestycję organizacji. Zamiast polegać na odizolowanych eksperymentach, organizacja otrzymuje stabilną podstawę, która może obsługiwać nowe przypadki użycia i technologie wraz z rozwojem jej możliwości związanych z AI.
Następny krok
Korporacyjne rozwiązanie AI powinno zapewniać użyteczne możliwości bez narażania organizacji na niepotrzebne ryzyka związane z bezpieczeństwem, ochroną danych lub działalnością operacyjną.
Skontaktuj się z CA, aby umówić się na wstępną konsultację. Pomożemy określić właściwy model wdrożenia, zaprojektować bezpieczną architekturę i zbudować środowisko LLM, które będzie mogło rozwijać się wraz z organizacją.