Alimentare l’innovazione strumenti chiave per migliorare l’IA generativa nelle case dei laghi di dati

Alimentare l'innovazione strumenti chiave per potenziare l'IA generativa nelle case dei dati dei laghi

La prossima ondata di IA generativa sarà più rivoluzionaria di qualsiasi altra innovazione tecnologica che sia arrivata prima nella nostra vita, o forse in qualsiasi vita. – Marc Benioff, CEO di Salesforce

Nel panorama odierno basato sui dati, le organizzazioni sono costantemente alla ricerca di modi innovativi per ottenere valore dalle proprie vaste e in continua espansione collezioni di dati. I Data Lakes sono emersi come pietra angolare dell’architettura moderna dei dati, fornendo una base scalabile e flessibile per l’archiviazione e la gestione di diversi tipi di dati. Allo stesso tempo, l’Intelligenza Artificiale Generativa (IA) sta facendo parlare di sé, consentendo alle macchine di imitare la creatività umana e generare contenuti autonomamente.

La convergenza tra Data Lake Houses e l’IA Generativa apre entusiasmanti possibilità per le imprese e gli sviluppatori. Ci consente di sfruttare appieno il potenziale delle risorse di dati creando applicazioni basate sull’IA che generano contenuti, spunti e soluzioni in modo dinamico. Tuttavia, per navigare in questo panorama dinamico è necessario avere il giusto set di strumenti e strategie.

In questo blog, esploreremo gli strumenti e le tecniche essenziali che permettono agli sviluppatori e agli scienziati dei dati di sfruttare la sinergia tra queste due tecnologie trasformative. 

Ecco alcune capacità di base e gli strumenti che servono sul tuo data lake per supportare le app di IA Generativa:

Database Vettoriale

Colmare i Large Language Models (LLM) con l’IA generativa mediante la ricerca vettoriale è un approccio all’avanguardia che mira a mitigare una delle sfide più significative nella generazione di contenuti basati sull’IA: allucinazioni. I LLM, come GPT, sono notevoli per la loro capacità di generare testo simile a quello umano, ma a volte possono produrre informazioni che sono erronee o fuorvianti. Questo problema, noto come allucinazione, si verifica perché i LLM generano contenuti basati su modelli e associazioni apprese da enormi corpora di testo, a volte senza una base fattuale.

La ricerca vettoriale, una potente tecnica radicata nel machine learning e nel recupero delle informazioni, svolge un ruolo fondamentale nel colmare i LLM allineando i contenuti generati con fonti affidabili, conoscenze del mondo reale e accuratezza fattuale. 

 

Auto ML

AutoML ti aiuta ad applicare automaticamente il machine learning a un dataset. Fornisci il dataset e identifichi l’obiettivo della previsione mentre AutoML prepara il dataset per l’addestramento del modello. AutoML poi esegue e registra una serie di trial che creano, ottimizzano e valutano più modelli. 

Puoi semplificare ulteriormente il processo integrando piattaforme di AutoML come Google AutoML o Azure AutoML, che possono automatizzare il processo di addestramento e ottimizzazione dei modelli di IA, riducendo la necessità di una configurazione manuale estensiva.

Model Serving

Il model serving è il processo che rende un modello addestrato disponibile agli utenti in modo che possano fare previsioni su nuovi dati. Nel contesto delle app di IA generativa sui data lake houses, il model serving svolge un ruolo critico nell’abilitare gli utenti a generare testi creativi, tradurre lingue e rispondere a domande in modo informativo.

Ecco alcuni dei principali vantaggi nell’utilizzare il model serving nelle app di IA generativa sui data lake houses:

  • Scalabilità: I sistemi di model serving possono scalare per gestire qualsiasi volume di traffico. Questo è importante per le app di IA generativa, che possono diventare molto popolari e generare molto traffico.
  • Affidabilità: I sistemi di model serving sono progettati per essere estremamente affidabili. Questo è importante per le app di IA generativa, che devono essere disponibili agli utenti 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
  • Sicurezza: I sistemi di model serving possono essere configurati per essere molto sicuri. Questo è importante per le app di IA generativa, che potrebbero elaborare dati sensibili.

Allo stesso tempo, i costi per gestire internamente il model serving possono essere proibitivi per le piccole aziende. Questo è il motivo per cui molte aziende più piccole scelgono di affidare le loro esigenze di model serving a un fornitore esterno. 

LLM Gateway

LLM Gateway è un sistema che semplifica l’utilizzo di differenti Large Language Models (LLM) da parte delle persone fornendo un’interfaccia unica per interagire con tutti i diversi LLM e incorporando le migliori pratiche per il loro utilizzo. Gestisce anche i dati tracciando quali dati vengono inviati e ricevuti dai LLM e applicando euristici di anonimizzazione per i dati inviati.

In altre parole, LLM Gateway è un punto di riferimento per l’utilizzo delle LLM. Rende facile iniziare con le LLM e aiuta le persone a utilizzarle in modo sicuro ed efficiente.

I gateway LLM servono a:

  • Semplificare il processo di integrazione di questi potenti modelli di linguaggio in diverse applicazioni.
  • Fornire API e SDK user-friendly, riducendo gli ostacoli all’utilizzo delle LLM.
  • Abilitare la memorizzazione nella cache delle previsioni per tracciare prompt ripetuti.
  • Limitare la velocità per gestire i costi.

Strumenti di prompt

Gli strumenti di prompt possono aiutarti a scrivere prompt migliori per strumenti di IA generativa, migliorando le risposte in vari modi:

  • Meno ambiguità: Gli strumenti di prompt possono aiutarti a comunicare richieste più chiare e precise, riducendo l’ambiguità nelle risposte dell’IA.
  • Tono e stile coerenti: Gli strumenti di prompt possono aiutarti a specificare il tono e lo stile dell’output desiderato, garantendo che il contenuto generato sia coerente e conforme al brand.
  • Mitigazione dei pregiudizi: Gli strumenti di prompt possono aiutarti a istruire l’IA a evitare argomenti sensibili o a seguire linee guida etiche, riducendo i pregiudizi e promuovendo l’equità.
  • Migliorata pertinenza: Gli strumenti di prompt possono aiutarti a impostare il contesto e gli obiettivi per l’IA, garantendo che il contenuto generato sia pertinente e attinente all’argomento.

Ecco alcuni esempi specifici di come gli strumenti di prompt possono essere utilizzati per affrontare le sfide menzionate:

  • Evitare risposte ambigue o non intenzionali: Invece di semplicemente dire “Scrivimi un articolo sulle intelligenze artificiali”, potresti utilizzare uno strumento di prompt per generare un prompt più specifico, come ad esempio “Scrivi un articolo di 1000 parole sui diversi tipi di intelligenza artificiale e le loro possibili applicazioni”.
  • Garantire toni e stili coerenti: Se stai scrivendo una email ai clienti, puoi utilizzare uno strumento di prompt per specificare un tono formale e informativo. Se stai scrivendo un pezzo creativo, puoi usare uno strumento di prompt per specificare un tono più giocoso o sperimentale.
  • Produrre contenuti imparziali e politicamente corretti: Se stai scrivendo su un argomento delicato, come la razza o la religione, puoi utilizzare uno strumento di prompt per istruire l’IA a evitare determinati argomenti o punti di vista. Puoi anche utilizzare uno strumento di prompt per ricordare all’IA di seguire le linee guida etiche della tua organizzazione.
  • Rimandare sull’argomento e generare informazioni pertinenti: Se chiedi all’IA di generare una relazione su un argomento specifico, puoi utilizzare uno strumento di prompt per fornire all’IA il contesto e gli obiettivi necessari. Questo aiuterà l’IA a rimanere sull’argomento e generare informazioni pertinenti.

In generale, gli strumenti di prompt sono preziosi per chiunque utilizzi strumenti di IA generativa. Utilizzando gli strumenti di prompt, puoi scrivere prompt migliori e ottenere il massimo dalle tue risorse di IA generativa.

Monitoraggio

I modelli di IA generativa hanno trasformato diverse industrie consentendo alle macchine di generare testi, immagini e altro simili a quelli umani. Quando integrati con Lake House, questi modelli diventano ancora più potenti, sfruttando grandi quantità di dati per generare contenuti creativi. Tuttavia, il monitoraggio di tali modelli è cruciale per garantirne le prestazioni, l’affidabilità e l’uso etico. Ecco alcuni strumenti e pratiche di monitoraggio adattati per l’IA generativa su Lake Houses:

  • Metriche delle prestazioni del modello
  • Qualità e distribuzione dei dati
  • Monitoraggio dei costi
  • Rilevamento delle anomalie

Conclusione

In conclusione, la convergenza tra Data Lake House e IA generativa segna un’era innovativa basata sui dati. Queste tecnologie trasformative, quando dotate degli strumenti e delle capacità giuste, permettono alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale delle risorse di dati. I database vettoriali e la messa a terra delle LLM con la ricerca vettoriale affrontano la sfida delle allucinazioni, garantendo l’accuratezza dei contenuti. AutoML semplifica il rilascio dei modelli di apprendimento automatico, mentre i gateway LLM semplificano l’integrazione. Gli strumenti di prompt consentono una comunicazione chiara con i modelli di IA, riducendo l’ambiguità e il pregiudizio. Un monitoraggio robusto garantisce le prestazioni del modello e un uso etico.