LLMOps i monitorowanie generatywnej sztucznej inteligencji
Wdrożenie rozwiązania wykorzystującego generatywną sztuczną inteligencję to dopiero początek. Modele, źródła danych, zachowania użytkowników, wymagania biznesowe i usługi zewnętrzne zmieniają się z czasem. Rozwiązanie, które dobrze działało podczas projektu pilotażowego, wraz ze wzrostem wykorzystania może stopniowo stawać się mniej dokładne, droższe lub trudniejsze do kontrolowania.
Organizacje potrzebują więc uporządkowanego sposobu obsługi i monitorowania generatywnej AI po jej wdrożeniu. Obejmuje to śledzenie wydajności, ocenę jakości odpowiedzi, zarządzanie zmianami modeli i promptów, kontrolę kosztów oraz reagowanie na nieoczekiwane zachowanie rozwiązania.
Usługi LLMOps i monitorowania generatywnej sztucznej inteligencji oferowane przez CA pomagają zarządzać rozwiązaniami AI jak niezawodnymi usługami biznesowymi. Tworzymy procesy, zabezpieczenia techniczne i zakresy odpowiedzialności potrzebne do utrzymania wydajności, bezpieczeństwa, zgodności oraz wartości biznesowej przez cały cykl życia rozwiązania.
Dlaczego to ważne
Rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji nie pozostają niezmienne. Dostawcy publikują aktualizacje modeli, informacje biznesowe są modyfikowane, z usługi zaczynają korzystać nowi użytkownicy, a zespoły wprowadzają dodatkowe przypadki użycia. Każda zmiana może wpłynąć na jakość, niezawodność, bezpieczeństwo i koszty rozwiązania.
Bez skutecznego monitorowania problemy mogą przez długi czas pozostawać niezauważone. Odpowiedzi mogą stawać się mniej dokładne, wyniki wyszukiwania mogą przestać odpowiadać aktualnej dokumentacji, koszty mogą nieoczekiwanie wzrosnąć, a zmiany modeli lub promptów mogą negatywnie wpłynąć na działające procesy biznesowe.
Uporządkowane podejście do LLMOps i monitorowania pomaga:
Utrzymać jakość odpowiedzi
Sprawdzać, czy generowane odpowiedzi pozostają dokładne, trafne, spójne i odpowiednie dla zamierzonego zastosowania biznesowego.
Wcześnie wykrywać problemy
Identyfikować nietypowe zachowanie modelu, nieprawidłowo działające integracje, pogarszającą się jakość wyszukiwania, zdarzenia związane z bezpieczeństwem i problemy operacyjne, zanim dotkną większej liczby użytkowników.
Kontrolować wykorzystanie i koszty
Zrozumieć, w jaki sposób wykorzystywane są modele, które usługi generują najwyższe koszty oraz gdzie potrzebne są usprawnienia techniczne lub operacyjne.
Bezpiecznie zarządzać zmianami
Testować i zatwierdzać aktualizacje modeli, promptów, źródeł danych, integracji i zabezpieczeń przed wprowadzeniem ich do środowiska produkcyjnego.
Nasze podejście
Traktujemy generatywną sztuczną inteligencję jako usługę operacyjną, która wymaga wyraźnie określonej odpowiedzialności, mierzalnej wydajności, kontrolowanych zmian i ciągłego doskonalenia.
Nasze podejście obejmuje całe środowisko operacyjne, w tym modele, prompty, aplikacje, systemy wyszukiwania, źródła danych, integracje, mechanizmy kontroli dostępu, koszty, opinie użytkowników oraz zdarzenia związane z bezpieczeństwem. Monitorowanie dostosowujemy do przeznaczenia i poziomu ryzyka rozwiązania, zamiast stosować identyczne zabezpieczenia do każdej usługi AI.
Określenie wymagań operacyjnych i odpowiedzialności
Zaczynamy od ustalenia, w jaki sposób rozwiązanie będzie wykorzystywane, jakie ma znaczenie dla procesów biznesowych oraz jakiego poziomu dostępności, jakości, bezpieczeństwa i wsparcia wymaga.
Określamy role i zakresy odpowiedzialności zespołów biznesowych, technicznych, bezpieczeństwa, zgodności i wsparcia. Ustalamy, kto jest właścicielem usługi, kto zatwierdza zmiany, kto ocenia wydajność oraz kto reaguje w przypadku wystąpienia problemu.
Uzgadniamy również odpowiednie poziomy świadczenia usług, ścieżki eskalacji, częstotliwość przeglądów i kryteria pozwalające ocenić, czy rozwiązanie nadal spełnia swoje przeznaczenie.
Wprowadzenie monitorowania i wskaźników wydajności
Definiujemy praktyczne wskaźniki służące do monitorowania jakości i działania rozwiązania generatywnej AI.
W zależności od jego przeznaczenia mogą one obejmować dokładność, trafność i oparcie odpowiedzi na źródłach, czas reakcji, dostępność, skuteczność wyszukiwania, prawidłowość odrzucania niewłaściwych zapytań, satysfakcję użytkowników, stopień wykorzystania modelu oraz koszty operacyjne. Określamy także wskaźniki potencjalnie niebezpiecznego lub nietypowego zachowania.
Monitorowanie powinno dostarczać użytecznych informacji, a nie tylko generować dużą ilość danych technicznych. Koncentrujemy się więc na wskaźnikach, które pomagają odpowiedzialnym zespołom ocenić, czy usługa działa prawidłowo i gdzie potrzebna jest reakcja.
Kontrolowanie zmian i zarządzanie cyklem życia AI
Modele, prompty, informacje biznesowe, integracje i komponenty techniczne muszą zmieniać się wraz z rozwojem rozwiązania.
Tworzymy kontrolowany proces testowania, zatwierdzania, dokumentowania i publikowania zmian. Przed wdrożeniem aktualizacji można ją ocenić na podstawie reprezentatywnych przypadków użycia. Pozwala to sprawdzić, czy zmiana rzeczywiście poprawia rozwiązanie, czy powoduje nieoczekiwane skutki.
Wspieramy również zarządzanie wersjami modeli, śledzenie zmian w promptach, kontrolę konfiguracji, planowanie wycofywania aktualizacji oraz ocenę zmian wprowadzanych przez zewnętrznych dostawców. Zmniejsza to ryzyko, że pozornie niewielka aktualizacja zakłóci proces biznesowy lub osłabi istniejące zabezpieczenia.
Analiza incydentów i ciągłe doskonalenie
Pomagamy określić, w jaki sposób należy zgłaszać i analizować incydenty związane z AI, skargi użytkowników, niedokładne odpowiedzi, problemy dotyczące bezpieczeństwa oraz awarie usługi.
Wyniki monitorowania i opinie użytkowników są analizowane w celu zidentyfikowania powtarzających się problemów oraz możliwości poprawy. Działania mogą obejmować modyfikację promptów, poprawę informacji źródłowych, zmianę uprawnień, dodatkowe szkolenia użytkowników, dostosowanie integracji lub wybór innego modelu.
Regularne przeglądy pomagają zapewnić, że rozwiązanie nadal wspiera cele biznesowe pomimo zmian technologicznych, regulacyjnych, informacyjnych i organizacyjnych.
Co wyróżnia CA
Monitorowanie powiązane z wynikami biznesowymi
Koncentrujemy się na tym, czy rozwiązanie AI nadal realizuje zamierzony cel, a nie tylko na dostępności jego komponentów technicznych.
Obsługa całego cyklu życia
Uwzględniamy wdrożenie, codzienną eksploatację, monitorowanie, aktualizacje, incydenty, przeglądy bezpieczeństwa oraz późniejszą wymianę lub wycofanie rozwiązania.
Zabezpieczenia dostosowane do ryzyka
Monitorowanie i zasady nadzoru dostosowujemy do poufności danych, znaczenia procesu oraz możliwych konsekwencji niedokładnych lub niebezpiecznych odpowiedzi.
Praktyczne wsparcie operacyjne
Pomagamy ustanowić odpowiedzialności i procesy, które zespoły organizacji mogą skutecznie utrzymywać w codziennej działalności.
Wartość biznesowa
LLMOps i monitorowanie generatywnej sztucznej inteligencji oferowane przez CA pomagają organizacji zachować kontrolę po przejściu rozwiązania AI z fazy eksperymentu do codziennego użytku.
Organizacja zyskuje lepszy wgląd w wydajność, jakość odpowiedzi, bezpieczeństwo, wykorzystanie oraz koszty. Jasny podział odpowiedzialności i kontrolowane procesy wprowadzania zmian ułatwiają rozwiązywanie problemów, wdrażanie usprawnień i wykazywanie odpowiedniego nadzoru.
Ciągłe monitorowanie pomaga również chronić wartość inwestycji w AI. Problemy można wykryć, zanim zaczną wpływać na większą liczbę użytkowników, natomiast modele i usługi można dostosowywać do zmieniających się potrzeb biznesowych i rozwoju technologii.
Rezultatem jest bardziej niezawodne i łatwiejsze do zarządzania środowisko AI, które może obsługiwać kolejne grupy użytkowników i nowe przypadki użycia bez tworzenia niepotrzebnego ryzyka operacyjnego.
Następny krok
Rozwiązanie oparte na generatywnej sztucznej inteligencji wymaga aktywnego zarządzania przez cały okres użytkowania. Bez monitorowania i jasno określonej odpowiedzialności operacyjnej jego wydajność i wartość mogą z czasem spadać.
Skontaktuj się z CA, aby umówić się na wstępną konsultację. Pomożemy określić odpowiedni model operacyjny, wdrożyć wartościowe monitorowanie oraz stworzyć procesy potrzebne do bezpiecznego i niezawodnego zarządzania generatywną sztuczną inteligencją.