Integrazione

Domanda	Example response
Quali sono i requisiti per integrare la soluzione di intelligenza artificiale generativa con i sistemi o le fonti di dati esistenti?	REST APIs, code di messaggi, connettori di database e così via.
In che modo verranno acquisiti e preelaborati i dati per la soluzione di intelligenza artificiale generativa?	Utilizzando l'elaborazione in batch, lo streaming di dati, le trasformazioni dei dati e l'ingegneria delle funzionalità.
Come verrà utilizzato o integrato il risultato della soluzione di intelligenza artificiale generativa con i sistemi downstream?	Tramite endpoint API, code di messaggi, aggiornamenti del database e così via.
Quali modelli di integrazione basati sugli eventi possono essere utilizzati per la soluzione di intelligenza artificiale generativa?	Code di messaggi (come Amazon SQS, Apache Kafka, RabbitMQ), sistemi pub/sub, webhook, piattaforme di streaming di eventi.
Quali approcci di integrazione basati su API possono essere utilizzati per connettere la soluzione di intelligenza artificiale generativa con altri sistemi?	RESTful APIs, GraphQL APIs, SOAP APIs (per sistemi legacy).
Quali componenti dell'architettura dei microservizi possono essere utilizzati per l'integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale generativa?	Service Mesh per comunicazioni tra servizi, gateway API, orchestrazione di container (ad esempio, Kubernetes).
Come può essere implementata l'integrazione ibrida per la soluzione di intelligenza artificiale generativa?	Combinando modelli basati sugli eventi per aggiornamenti in tempo reale, elaborazione in batch per dati storici e APIs integrazione di sistemi esterni.
In che modo l'output della soluzione di intelligenza artificiale generativa può essere integrato con i sistemi downstream?	Tramite endpoint API, code di messaggi, aggiornamenti del database, webhook ed esportazioni di file.
Quali misure di sicurezza devono essere prese in considerazione per l'integrazione della soluzione di intelligenza artificiale generativa?	Meccanismi di autenticazione (come OAuth o JWT), crittografia (in transito e a riposo), limitazione della velocità delle API ed elenchi di controllo degli accessi (). ACLs
Come intendete integrare framework open source come LlamaIndex o LangChain nella pipeline di dati esistente e nel flusso di lavoro di intelligenza artificiale generativa?	Abbiamo intenzione di utilizzarlo per LangChain creare applicazioni di intelligenza artificiale generativa complesse, in particolare per le sue capacità di gestione degli agenti e della memoria. Il nostro obiettivo è utilizzare il 60% dei nostri progetti di intelligenza artificiale generativa LangChain entro i prossimi 6 mesi.
Come garantirete la compatibilità tra i framework open source scelti e l'infrastruttura di dati esistente?	Stiamo creando un team di integrazione dedicato per garantire una perfetta compatibilità. Entro il terzo trimestre, il nostro obiettivo è disporre di una pipeline completamente integrata che consenta l'indicizzazione e LlamaIndex il recupero efficienti dei dati all'interno della nostra attuale struttura di data lake.
Come intendete sfruttare i componenti modulari dei framework, ad esempio per la prototipazione e la sperimentazione rapide? LangChain	Stiamo configurando un ambiente sandbox in cui gli sviluppatori possano prototipare rapidamente utilizzando i componenti di Microsoft. LangChain
Qual è la tua strategia per stare al passo con gli aggiornamenti e le nuove funzionalità di questi framework open source in rapida evoluzione?	Abbiamo assegnato un team per monitorare gli GitHub archivi e i forum della community per e. LangChain LlamaIndex Abbiamo intenzione di valutare e integrare i principali aggiornamenti trimestralmente, con particolare attenzione al miglioramento delle prestazioni e alle nuove funzionalità.