Možete li dodati AI u postojeći proizvod?

To je uobičajen oblik ovog posla. Kod već postoji, već ima korisnike, i AI funkcionalnost mora da stigne bez narušavanja onoga na šta se ti korisnici oslanjaju. Integrišemo se u ono što postoji umesto da predlažemo paralelni sistem koji niko nije tražio.

Kog provajdera modela koristite?

Onog koji odgovara ograničenju koje stvarno vezuje — tačnosti, kašnjenju, trošku ili tome gde podaci smeju da idu. Endpoint-i ostaju iza jednog interfejsa da bi odluka ostala reverzibilna. Provajder koji ne možete da napustite jeste zavisnost, a ne izbor.

Kako znate da AI funkcionalnost zaista radi?

Tako što se meri. Tačnost, kašnjenje i trošak prate se po izdanju i porede sa prethodnim. Bez toga se AI funkcionalnost ocenjuje po demou koji je nekoga ubedio da je napravi, a to je jedini uslov sa kojim se više nikada neće sresti.

AI integracija i razvoj sa LLM-ovima

AI funkcionalnosti koje prežive susret sa produkcijom.

Dodajemo AI proizvodima koji već rade. To znači integraciju modela u kod na koji se neko već oslanja — pipeline-ove za promptove i pozivanje alata, endpoint-e iza jednog zamenljivog interfejsa i evaluaciju koja pokazuje da li je funkcionalnost zaista bolja ili samo novija. Zanimljiv deo AI funkcionalnosti retko je sam model. To je sve ono oko njega.

Šta ovo obuhvata

Integracija LLM-ova i agenata

Pipeline-ovi za promptove i pozivanje alata, ugrađeni u proizvod koji već imate, sa endpoint-ima modela iza jednog interfejsa — tako da promena provajdera bude promena konfiguracije, a ne prepisivanje sistema.

Evaluacija i telemetrija

Tačnost, kašnjenje i trošak mere se po svakom izdanju umesto da se procenjuju po demou. Model koji dobro odgovara na dan objave nije isti onaj tri meseca kasnije, a bez merenja to saznajete od svojih korisnika.

AI unutar razvojnih alata

Radni tokovi potpomognuti agentima u alatima koje tim ionako drži otvorene — posao koji radimo u kompaniji Microsoft na inicijativi AI for Science, gradeći agentske alate u istraživačkom okruženju baziranom na Visual Studio Code-u, koje koriste naučni timovi i timovi za mašinsko učenje.

Zaštite i pristupačni interfejsi

Ograničavanje broja zahteva, validacija ulaza, iskrena stanja greške i interfejsi usklađeni sa WCAG 2.1 AA. AI funkcionalnost je i dalje funkcionalnost: mora da otkaže pristojno i da bude upotrebljiva tastaturom i čitačem ekrana kao i sve ostalo na stranici.

Brojevi

9+godina produkcijskog inženjeringa iza svake AI integracije
AAnivo WCAG 2.1 usklađenosti sa kojim se agentski alati isporučuju
0vezanosti za provajdera — endpoint-i modela stoje iza jednog zamenljivog interfejsa

Dokaz

Trenutni angažman je Microsoft-ova inicijativa AI for Science, u ulozi vendor inženjera preko kompanije Akvelon: integracija i puštanje u produkciju AI i LLM modela u istraživačkom okruženju baziranom na Visual Studio Code-u, povezivanje endpoint-a modela preko Azure AI servisa i uvođenje evaluacije i telemetrije koje ih ocenjuju — uz rad na pristupačnosti i pokrivenosti testovima koji odlučuje da li je sve to uopšte spremno za isporuku.

TehnologijeTypeScript · Node.js · Python · Azure AI · Large Language Models · AI Agents · Docker · GitHub Actions

Česta pitanja

Možete li dodati AI u postojeći proizvod?: To je uobičajen oblik ovog posla. Kod već postoji, već ima korisnike, i AI funkcionalnost mora da stigne bez narušavanja onoga na šta se ti korisnici oslanjaju. Integrišemo se u ono što postoji umesto da predlažemo paralelni sistem koji niko nije tražio.
Kog provajdera modela koristite?: Onog koji odgovara ograničenju koje stvarno vezuje — tačnosti, kašnjenju, trošku ili tome gde podaci smeju da idu. Endpoint-i ostaju iza jednog interfejsa da bi odluka ostala reverzibilna. Provajder koji ne možete da napustite jeste zavisnost, a ne izbor.
Kako znate da AI funkcionalnost zaista radi?: Tako što se meri. Tačnost, kašnjenje i trošak prate se po izdanju i porede sa prethodnim. Bez toga se AI funkcionalnost ocenjuje po demou koji je nekoga ubedio da je napravi, a to je jedini uslov sa kojim se više nikada neće sresti.