Creazione di una piattaforma di IA coerente: la personalizzazione incontra i dati aziendali

Non c'è dubbio che l’IA generativa (gen AI) stia rivoluzionando il modo in cui operano le aziende, ma è bene essere chiari: per ottenere un valore reale dall'IA, non è sufficiente collegare un modello pre-addestrato e sperare che vada tutto bene.

Anche se le soluzioni di IA vengono spesso presentate come immediatamente distribuibili, un'implementazione aziendale di successo richiede una pianificazione strategica e un'integrazione sistematica. Per ottenere i risultati coerenti e affidabili richiesti dagli ambienti aziendali, le organizzazioni hanno bisogno di un approccio strutturato che combini una personalizzazione completa dei modelli con una solida integrazione dei dati aziendali.

Questo approccio consente alle soluzioni di IA di allinearsi meglio ai processi aziendali esistenti, di soddisfare in modo più efficace i requisiti di governance e conformità dell'IA e di offrire un valore aziendale misurabile, mantenendo al contempo l'affidabilità e la scalabilità richieste dalle operazioni aziendali.

L'importanza di una mentalità basata sulla piattaforma

Possiamo pensarla così: usare l'IA senza una strategia basata su una piattaforma è come cercare di costruire un grattacielo senza un progetto. Si possono fare progressi, ma si dedicherà molto tempo a correggere i disallineamenti e a duplicare gli sforzi, e non si raggiungerà mai l’idea che si ha in mente.

Una vera piattaforma di IA fornisce una base unificata, in modo che i progetti di IA vengano creati, addestrati e distribuiti utilizzando strumenti e flussi di lavoro coerenti. Questa coerenza rende l'IA più affidabile per i team, in diversi scenari di utilizzo e in tutti gli ambienti.

Per i leader aziendali e gli architetti IT, l'approccio basato sulla piattaforma rappresenta più di una semplice efficienza operativa. Significa scalabilità, governance e la capacità di integrare le conoscenze e il contesto specifici della tua organizzazione direttamente nei modelli.

La sfida: modelli generici, esigenze specifiche

I modelli fondativi sono sorprendenti e vengono pre-addestrati con ampie conoscenze acquisite tramite Internet. Tuttavia, sono creati solo con una comprensione generale di un determinato settore e potrebbero non conoscere la tua azienda o i requisiti di conformità più recenti. Certamente, non conosceranno i tuoi clienti né avranno accesso ai dati riservati, di tua proprietà. Naturalmente, questo è esattamente il tipo di dati che ti aiuterà a ottenere il massimo dall'IA.

Allo stesso tempo, è probabile che la tua organizzazione disponga di un patrimonio di dati in diversi formati, sparsi tra documenti, raccolte di materiale, registri chat, knowledge base e documenti di ricerca. Sfruttare tali dati è la chiave per passare da output generici a risposte significative e ricche di contesto, trasformando un LLM generico in qualcosa di adatto alla tua azienda. 

Colmare il divario tra modelli generici e specificità aziendali richiede qualcosa di più della semplice aggiunta di dati. Richiede intenzionalità nella personalizzazione del comportamento dei modelli, nella creazione di pipeline di dati affidabili e nel mantenimento della coerenza dell'infrastruttura all'interno del proprio ecosistema.

La soluzione: una piattaforma di IA coerente

Una piattaforma di IA coerente aiuta i team a passare dalla fase sperimentale a quella operativa, incontrando meno ostacoli lungo il percorso. Supporta diverse tecniche di personalizzazione dei modelli, come prompt engineering, fine-tuning e retrieval-augmented generation (RAG) all'interno di un framework unificato.

Senza questa coerenza, i team spesso finiscono per "reinventare la ruota" a ogni progetto. In questo modo, l'IA diventa più scalabile, gestibile e coerente, esattamente ciò di cui le aziende hanno realmente bisogno.

Ad esempio, il prompt engineering consente di modellare il comportamento del modello con istruzioni create con cura. Il fine-tuning con metodi come InstructLab Toolkit, LoRA, o QLo RA consente di insegnare ai modelli il linguaggio e la logica specifici del tuo dominio. Inoltre, la RAG consente ai modelli di estrarre informazioni aggiornate e pertinenti dai tuoi archivi di dati interni al momento della query.

Strategie più avanzate, come il retrieval-augmented fine-tuning (RAFT), combinano RAG e fine-tuning per migliorare il ragionamento e la precisione durante la generazione di contenuti di ampio volume.

Integrazione dei dati: la struttura portante dell'IA intelligente

La personalizzazione dei modelli è solo uno dei due aspetti più importanti. Qual è l’altro? L'integrazione dei dati.

Per ottenere risposte pertinenti per l'azienda, l'IA ha bisogno di accedere in tempo reale agli aggiornamenti più recenti delle informazioni relative ai prodotti della tua organizzazione, alle modifiche alle policy interne, alle cronologie dei clienti e altro ancora. Ciò si traduce in pipeline affidabili in grado di acquisire, suddividere e indicizzare dati non strutturati (ad esempio PDF e pagine HTML) rendendoli accessibili al momento dell'inferenza.

In questo modo, le risposte dell'IA saranno ben articolate, ma anche contestualmente corrette.

Dalla teoria alla realtà con Red Hat AI

Per mettere in pratica tutto questo, è necessaria un'infrastruttura adeguata. Red Hat OpenShift AI, insieme a Red Hat AI Inference Server (basato sul motore open source vLLM), fornisce la base scalabile necessaria per eseguire queste funzionalità dell’IA negli ambienti cloud ibridi.

Che si tratti di ottimizzare i modelli o di distribuire pipeline per il ripristino, OpenShift AI offre coerenza tra sviluppo e produzione, consentendo la governance, un approccio alla sicurezza ben definito e prestazioni scalabili.

Considerazioni finali

Per rendere operativa l'IA in tutta sicurezza, le organizzazioni non necessitano soltanto di semplici esperimenti isolati, ma anche di una piattaforma coerente che consenta ai team di personalizzare i modelli in profondità e di collegarli ai dati aziendali in modo sensato.

Hanno anche bisogno di ambienti di test in cui i team possano sperimentare, imparare e scoprire nuovi modi per integrare l'IA nei loro settori di attività, senza rischiare che i dati aziendali escano accidentalmente dall'azienda. Con ambienti di test affidabili, inferenza ad alte prestazioni e modelli di IA allineati alla tua azienda, Red Hat AI ti offre una piattaforma solida su cui creare applicazioni di IA aziendali in modo scalabile.  

Nei prossimi articoli analizzeremo più a fondo ciascuno degli elementi essenziali: ottimizzazione dei prompt, fine-tuning, RAG, RAFT e architettura della pipeline di dati, offrendo approfondimenti pratici agli sviluppatori, agli architetti e ai team delle piattaforme di IA che desiderano trasformare l'IA da un progetto pilota a una capacità durevole.

Vuoi saperne di più? Consulta la seconda parte di questa serie di blog e scopri di più su RAG, Red Hat AI e sul nostro Red Hat AI Learning Hub.