Integration

Question	Exemple de réponse
Quelles sont les exigences pour intégrer la solution d'IA générative aux systèmes ou sources de données existants ?	REST APIs, files d'attente de messages, connecteurs de base de données, etc.
Comment les données seront-elles ingérées et prétraitées pour la solution d'IA générative ?	En utilisant le traitement par lots, le streaming de données, les transformations de données et l'ingénierie des fonctionnalités.
Comment les résultats de la solution d'IA générative seront-ils consommés ou intégrés aux systèmes en aval ?	Par le biais de points de terminaison d'API, de files d'attente de messages, de mises à jour de bases de données, etc.
Quels modèles d'intégration pilotés par les événements peuvent être utilisés pour la solution d'IA générative ?	Les files d'attente de messages (comme Amazon SQS, Apache Kafka, RabbitMQ), les systèmes pub/sub, les webhooks, les plateformes de streaming d'événements.
Quelles approches d'intégration basées sur les API peuvent être utilisées pour connecter la solution d'IA générative à d'autres systèmes ?	RESTful APIs, GraphQL APIs, SOAP APIs (pour les anciens systèmes).
Quels composants de l'architecture de microservices peuvent être utilisés pour l'intégration d'une solution d'IA générative ?	Maillage de services pour la communication interservices, les passerelles d'API, l'orchestration de conteneurs (par exemple, Kubernetes).
Comment l'intégration hybride peut-elle être mise en œuvre pour la solution d'IA générative ?	En combinant des modèles pilotés par les événements pour les mises à jour en temps réel, le traitement par lots des données historiques et APIs pour l'intégration de systèmes externes.
Comment les résultats de la solution d'IA générative peuvent-ils être intégrés aux systèmes en aval ?	Par le biais de points de terminaison d'API, de files d'attente de messages, de mises à jour de bases de données, de webhooks et d'exportations de fichiers.
Quelles mesures de sécurité doivent être prises en compte pour intégrer la solution d'IA générative ?	Mécanismes d'authentification (tels que OAuth JWT), chiffrement (en transit et au repos), limitation du débit des API et listes de contrôle d'accès (ACLs).
Comment prévoyez-vous d'intégrer des frameworks open source tels que LlamaIndex ou LangChain dans votre pipeline de données existant et votre flux de travail d'IA générative ?	Nous prévoyons de l'utiliser LangChain pour créer des applications d'IA génératives complexes, en particulier pour ses capacités de gestion des agents et de la mémoire. Notre objectif est de faire en sorte que 60 % de nos projets d'IA générative LangChain soient utilisés au cours des 6 prochains mois.
Comment garantirez-vous la compatibilité entre les frameworks open source que vous avez choisis et votre infrastructure de données existante ?	Nous sommes en train de créer une équipe d'intégration dédiée pour garantir une compatibilité fluide. D'ici le troisième trimestre, notre objectif est de disposer d'un pipeline entièrement intégré permettant d'indexer et de récupérer efficacement les données au sein de notre structure de lac de données actuelle. LlamaIndex
Comment comptez-vous tirer parti des composants modulaires des frameworks, par exemple LangChain pour le prototypage rapide et l'expérimentation ?	Nous mettons en place un environnement sandbox dans lequel les développeurs peuvent rapidement prototyper en utilisant LangChain les composants.
Quelle est votre stratégie pour suivre les mises à jour et les nouvelles fonctionnalités de ces frameworks open source en évolution rapide ?	Nous avons chargé une équipe de surveiller les GitHub référentiels et les forums communautaires pour LangChain et LlamaIndex. Nous prévoyons d'évaluer et d'intégrer des mises à jour majeures tous les trimestres, en mettant l'accent sur l'amélioration des performances et les nouvelles fonctionnalités.