IA et intégration de LLM sur mesure

Nous intégrons l'IA là où elle supprime un véritable effort manuel au sein d'un système que nous avons déjà construit, plutôt que sous la forme d'un widget de chat greffé après coup. Dans notre pipeline de diffusion de webinaires, l'IA identifie les extraits et citations à publier à partir d'un enregistrement complet. Dans nos projets d'ERP e-commerce, l'IA repère quelles mises à jour et fiches produit nécessitent réellement une attention parmi des dizaines de références. L'objectif est toujours une tâche plus restreinte et bien définie, que le modèle peut accomplir de manière fiable, intégrée à un flux de travail dont une équipe dépend déjà.

Ce qui est inclus

• Extraction de contenu assistée par IA (identification de clips et de citations dans des vidéos longues)
• Recommandations produits et catalogues assistées par IA
• Intégration de LLM sur mesure dans des produits et flux de travail existants
• Recherche documentaire et synthèse sur des données propriétaires
• Évaluation des modèles et vérifications de fiabilité avant la mise en production d'une fonctionnalité
• Conception de fonctionnalités d'IA tenant compte des coûts et de la latence

Notre approche

1. 1

   Trouver la tâche précise, pas la vision large

   Nous recherchons une tâche spécifique et bien définie au sein d'un flux de travail existant, pas une fonctionnalité d'IA généraliste greffée sur le côté d'un produit.

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   Prototyper tôt avec des données réelles

   Nous testons le modèle dès la première semaine sur des données réelles proches de la production, car les données de démonstration masquent précisément les modes de défaillance qui comptent en pratique.

3. 3

   Constituer un jeu d'évaluation avant la mise en production

   Nous créons un ensemble annoté d'exemples réels qui doit continuer à réussir à mesure que nous modifions les prompts ou la récupération, afin de détecter les régressions avant qu'un client ne les découvre.

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   Concevoir en tenant compte du coût, de la latence et de l'échec maîtrisé

   Quel modèle traite quelle requête, quand basculer vers un humain, et ce qui se passe lorsque le modèle n'est pas sûr sont des décisions produit explicites, pas des réflexions après coup.

Questions fréquentes

À voir en pratique