Prywatna AI, przewidywalne koszty

Firma używała kosztownych modeli hostowanych zarówno do prostych zadań, jak i złożonych analiz, więc opłaty rosły wraz z adopcją. Zespoły potrzebowały również większej kontroli nad przetwarzaniem poufnej wiedzy.

• Proste podsumowania korzystały z tych samych modeli co trudne zadania.
• Opłaty za użycie rosły wraz z liczbą użytkowników.
• Poufne prompty wymagały ściślejszej kontroli przetwarzania.
• Zespoły chciały uniknąć wysyłania każdego zadania na zewnątrz.

Istniejące prototypy, zweryfikowane przykłady i wiedza domenowa mogły wesprzeć kompaktowy model do częstych zadań. Wyszukiwanie i routing według pewności zachowałyby wydajniejsze modele dla trudniejszych zapytań.

• Dostrojenie modelu z otwartymi wagami do rutynowych zadań.
• Ugruntowanie odpowiedzi w zatwierdzonej wiedzy firmy.
• Lokalne przetwarzanie częstych zapytań.
• Eskalowanie złożonych lub niepewnych przypadków do mocniejszego modelu.

Dostosowaliśmy i skwantyzowaliśmy kompaktowy model do lokalnego wnioskowania, łącząc go z wyszukiwaniem i lekkim routerem. Ewaluacja oraz monitoring kosztów wspierały wdrożenie i planowanie zasobów.

• Wybór zadań o dużej częstotliwości dla lokalnego modelu.
• Wykorzystanie zweryfikowanych przykładów i zatwierdzonego kontekstu.
• Ocena jakości, opóźnień i zachowania przy eskalacji.
• Monitorowanie użycia oraz kosztów infrastruktury po wdrożeniu.