Integración

Pregunta	Ejemplo de respuesta
¿Cuáles son los requisitos para integrar la solución de IA generativa con los sistemas o las fuentes de datos existentes?	REST APIs, colas de mensajes, conectores de bases de datos, etc.
¿Cómo se ingerirán y preprocesarán los datos para la solución de IA generativa?	Mediante el procesamiento por lotes, la transmisión de datos, las transformaciones de datos y la ingeniería de funciones.
¿Cómo se consumirán los resultados de la solución de IA generativa o cómo se integrarán en los sistemas posteriores?	A través de puntos finales de API, colas de mensajes, actualizaciones de bases de datos, etc.
¿Qué patrones de integración basados en eventos se pueden utilizar para la solución de IA generativa?	Colas de mensajes (como Amazon SQS, Apache Kafka o RabbitMQ), sistemas pub/sub, webhooks y plataformas de streaming de eventos.
¿Qué enfoques de integración basados en API se pueden utilizar para conectar la solución de IA generativa con otros sistemas?	RESTful APIs, GraphQL APIs, SOAP APIs (para sistemas heredados).
¿Qué componentes de la arquitectura de microservicios se pueden utilizar para la integración generativa de la solución de IA?	Malla de servicios para la comunicación entre servicios, las pasarelas de API y la organización de contenedores (por ejemplo, Kubernetes).
¿Cómo se puede implementar la integración híbrida para la solución de IA generativa?	Combinando patrones basados en eventos para actualizaciones en tiempo real, procesamiento por lotes de datos históricos y APIs para la integración de sistemas externos.
¿Cómo se puede integrar el resultado de la solución de IA generativa con los sistemas posteriores?	Mediante puntos de enlace de API, colas de mensajes, actualizaciones de bases de datos, webhooks y exportaciones de archivos.
¿Qué medidas de seguridad deberían tenerse en cuenta para integrar la solución de IA generativa?	Mecanismos de autenticación (como OAuth el JWT), el cifrado (en tránsito y en reposo), la limitación de la velocidad de las API y las listas de control de acceso (ACLs).
¿Cómo piensa integrar marcos de código abierto, como LlamaIndex su flujo de datos actual y su flujo de trabajo generativo de IA? LangChain	Tenemos previsto utilizarlas LangChain para crear aplicaciones de IA generativa complejas, especialmente por sus funciones de gestión de agentes y memoria. Nuestro objetivo es que el 60% de nuestros proyectos de IA generativa se utilicen LangChain en los próximos 6 meses.
¿Cómo garantizará la compatibilidad entre los marcos de código abierto que haya elegido y su infraestructura de datos existente?	Estamos creando un equipo de integración dedicado para garantizar una compatibilidad fluida. Para el tercer trimestre, nuestro objetivo es contar con una canalización totalmente integrada que utilice LlamaIndex la indexación y recuperación de datos eficientes dentro de nuestra estructura actual de lagos de datos.
¿Cómo piensa aprovechar los componentes modulares de los marcos, por ejemplo, LangChain para la creación rápida de prototipos y la experimentación?	Estamos configurando un entorno aislado en el que los desarrolladores pueden crear prototipos rápidamente utilizando sus componentes LangChain.
¿Cuál es su estrategia para mantenerse al día con las actualizaciones y las nuevas funciones en estos marcos de código abierto en rápida evolución?	Hemos asignado un equipo para que supervise GitHub los repositorios y los foros comunitarios durante LangChain y LlamaIndex. Planeamos evaluar e integrar las principales actualizaciones trimestralmente, centrándonos en las mejoras de rendimiento y las nuevas capacidades.