KI-Entwicklungsplattformen bieten die Infrastruktur für die Erstellung von Anwendungen auf Basis von maschinellem Lernen und Sprachmodellen. Sie übernehmen den Modellzugriff und das Hosting, die Versionsverwaltung, den Abruf eigener Daten, die Auswertung von Ergebnissen, die Überwachung von Qualität und Kosten im Produktivbetrieb sowie die Schutzmechanismen, die das Modellverhalten im Rahmen halten.
Das Problem, das sie ansprechen, ist, dass ein funktionierender Prototyp noch weit von einem Produktionssystem entfernt ist. Der Aufruf einer Modell-API ist unkompliziert; die Schwierigkeit besteht darin, die Qualität der Ausgaben zu überprüfen, Regressionen bei Änderungen an einer Eingabeaufforderung oder einem Modell zu erkennen, die Kosten zu kontrollieren, Fehler zu behandeln und anderen zu demonstrieren, dass das System sich akzeptabel verhält.
Die meisten Teams investieren zu wenig in die Evaluierung, obwohl hier der eigentliche Wert der Produktkategorie liegt. Traditionelle Software verwendet deterministische Tests; die Modellausgaben variieren, verschlechtern sich auf schwer erkennbare Weise und können sich ändern, wenn ein Anbieter ein zugrunde liegendes Modell aktualisiert. Ohne systematische Evaluierung bleibt die Qualitätsminderung unbemerkt, bis Kunden sie melden.
Es geht darum, vom Prototyp zum funktionsfähigen Produkt zu gelangen.
Systematische Auswertung der Ergebnisse
Änderungen anhand definierter Fälle zu testen, anstatt sich auf den ersten Eindruck zu verlassen – das ist der Unterschied zwischen Entwicklung und Raten.
Eingabeaufforderung und Versionsverwaltung
Die Möglichkeit, Änderungen nachzuverfolgen und rückgängig zu machen, in Verbindung mit der Quellcodeverwaltung.
Zugriff auf Ihre eigenen Daten
Die Antworten basieren auf Ihren Inhalten und verknüpfen diese mit Vektordatenbanken – genau das macht Modelle für spezifische Aufgaben nützlich.
Kosten- und Latenztransparenz
Das Verständnis des Tokenverbrauchs und der Reaktionszeit pro Funktion, die schnell wächst und die Leute überrascht.
Anbieterflexibilität
Modelle wechseln oder vergleichen, Verbindungen zu Plattformen für maschinelles Lernen herstellen , ohne die Anwendung neu schreiben zu müssen.
Zu den Nutzern gehören die Entwicklungsteams und diejenigen, die für die Auslieferung der Produkte verantwortlich sind.
Software Ingenieure
Diejenigen, die KI-Funktionen entwickeln und mit der Anwendungsentwicklung in Verbindung stehen , sind die Hauptnutzer.
Ingenieure für maschinelles Lernen
Diejenigen, die direkt mit Modellen arbeiten und sich mit Data-Science- und Machine-Learning-Plattformen verbinden.
Produktmanager
Diejenigen, die akzeptables Verhalten definieren, müssen sehen, was das System tatsächlich bewirkt.
Sicherheits- und Datenschutzteams
Diejenigen, die sich damit befassen, welche Daten in die Modelle gelangen, und die damit in Verbindung stehen, sind mit dem Datenschutzmanagement verbunden.
Einsatzteams
Die Menschen, die die Produktion unterstützen und für die nicht-deterministische Fehler Neuland sind.
Die Produkte unterscheiden sich durch ihre Position im Stapel.
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Anwendungsframeworks und Orchestrierung: Bibliotheken zum Verketten von Modellaufrufen, zum Abrufen von Daten und für Tools, die sich für Teams eignen, die kundenspezifische Anwendungen entwickeln.
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Evaluierungs- und Beobachtbarkeitsplattformen: Testen und Überwachen des Modellverhaltens, was den am häufigsten vernachlässigten Bedarf darstellt.
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Managed Model Platforms: Hosting und Feinabstimmung innerhalb von Cloud-Plattformen , wodurch der operative Aufwand reduziert wird.
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Low-Code AI Builders: Zusammenstellung von KI-Funktionen ohne Entwicklungsaufwand, was eine schnelle Demonstration ermöglicht, aber bei wachsenden Anforderungen eingeschränkt ist.
Die Funktionslandkarte umfasst Aufbau, Bewertung und Betrieb.
Standard-Funktionen
Modellzugriff und Routing
Verbindung zu Modellen mit Fallback und Vergleich über verschiedene Anbieter hinweg.
Prompte Verwaltung
Versionierung und Testaufforderungen werden als Artefakte und nicht als Zeichenketten im Code interpretiert.
Integration der Datenabfrage
Verankerung in Ihren Inhalten, Anbindung an Vektordatenbanken und Datenintegration.
Evaluierungsgurte
Das Ausführen von Testfällen gegen Änderungen mit Bewertung ist die Kerndisziplin.
Produktionsverfolgung
Die Aufzeichnung von Eingaben, Ausgaben und Kosten für jeden Aufruf ist für die Fehlersuche unerlässlich.
Geländer
Filtern von Ein- und Ausgaben anhand definierter Richtlinien, Anbindung an die Sicherheit.
Schlüsselfunktionen, auf die man achten sollte
Bewertung, die Sie wirklich aufrechterhalten werden
Die Bestätigung, dass das Erstellen und Ausführen von Evaluierungsdatensätzen so einfach ist, dass es auch tatsächlich geschieht, ist die Vorgehensweise, die Systeme, die gut bleiben, von solchen unterscheidet, die sich stillschweigend verschlechtern.
Vollständige Protokollierung einschließlich Fehlern
Vergewissern Sie sich, dass Sie genau sehen können, was bei jeder Anfrage gesendet und zurückgegeben wurde, einschließlich Fehlern, da das Debuggen von nicht-deterministischem Verhalten ohne Traces nahezu unmöglich ist.
Datenverarbeitung durch Modellanbieter
Klären Sie ab, wie die einzelnen Anbieter mit Eingabeaufforderungen und Ausgaben umgehen, einschließlich der Verwendung für Aufbewahrungs- und Schulungszwecke, da Ihre Anwendung möglicherweise bei jeder Anfrage Kundendaten an diese Anbieter sendet.
Kostenkontrolle vor der Rechnungsstellung
Prüfen Sie die Kostentransparenz und Ausgabenlimits pro Funktion, da die Tokenkosten mit der Nutzung skalieren.sage auf eine Weise, die man leicht übersieht, bis die Rechnung eintrifft.
Nichtdeterminismus verändert die Art und Weise, wie Sie bauen und arbeiten.
Verhaltensänderungen vorleben
Anbieter aktualisieren ihre Modelle, und das Verhalten Ihrer Anwendung kann sich ändern, ohne dass Sie ein Update veröffentlichen. Fixieren Sie nach Möglichkeit Versionen, führen Sie Evaluierungen kontinuierlich statt erst bei der Veröffentlichung durch und rechnen Sie damit, dass ein System, das heute funktioniert, morgen möglicherweise nicht mehr funktioniert.
Die Eingabeaufforderung betrifft jede Anwendung, die nicht vertrauenswürdige Eingaben liest.
In Benutzereingaben oder abgerufenen Dokumenten eingebettete Anweisungen können das Verhalten von Modellen beeinflussen, und es gibt keinen vollständigen Schutz. Jede Anwendung, die externe Inhalte verarbeitet und Zugriff auf Systeme oder Daten hat, muss unter dieser Annahme und unter Berücksichtigung der Sicherheit entwickelt werden.
Kundendatenflüsse an Dritte
Bei jedem Modellaufruf können personenbezogene Daten an einen Anbieter übermittelt werden, möglicherweise auch über Landesgrenzen hinweg. Die Rechtsgrundlage muss ermittelt, offengelegt und die Bedingungen des Anbieters hinsichtlich Datenspeicherung und Schulung bestätigt werden; dies muss mit dem Datenschutzmanagement verknüpft sein.
Demonstrationen sind nicht produktionsreif.
Ein Prototyp, der mit vorbereiteten Beispielen funktioniert, sagt wenig über sein Verhalten bei realen Eingaben in großem Umfang aus. Der größte Teil des Aufwands sollte für Evaluierung, Überwachung und die Bearbeitung von Fällen aufgewendet werden, die in der Demonstration nicht behandelt wurden.
Diese Plattformen fungieren als Bindeglied zwischen Modellen und Anwendungen.
Anwendungsentwicklung und KI
Anwendungsentwicklung und künstliche Intelligenz umfassen das breitere Anwendungsgebiet.
Plattformen für maschinelles Lernen
Plattformen für maschinelles Lernen und Data Science übernehmen das Modelltraining und das traditionelle maschinelle Lernen.
Generative KI und Agenten
Generative KI und KI-Agenten sind das, wozu die meisten dieser Plattformen genutzt werden.
Dateninfrastruktur
Vektordatenbanken und Datenintegration bilden die Abrufschicht.
Entwicklung und APIs
Entwicklungssoftware und API-Management-Tools decken das gesamte Engineering ab.
Cloud und Sicherheit
Diese Systeme werden auf Cloud-Management-Plattformen gehostet, und Sicherheitssoftware befasst sich mit den spezifischen Risiken, die von ihnen ausgehen.
