GenAI Ops: industrialiseer generatieve AI ten dienste van uw bedrijfsactiviteiten
De industrialisatie van multi-agent en multi-model generatieve AI aansturen
Net zoals DevOps een revolutie teweegbracht in de ontwikkeling en implementatie van applicaties, is MLOps (Machine Learning Operations) een pijler van AI-operaties geworden, waardoor modellen op een flexibele, veilige en schaalbare manier kunnen worden geïmplementeerd om innovatie in bedrijven te ondersteunen.
In het verlengde hiervan vormen GenAI Ops, LLMOps en RAGOps specialisaties van MLOps, die elk gericht zijn op de industrialisatie van generatieve AI, het beheer van taalmodellen (LLM’s) en de optimalisatie van augmented search-systemen door middel van generatie.
Terwijl generatieve AI een steeds meer proteïsche dynamiek aanneemt – multi-agenten, multi-modellen, multi-contexten – en diepgaand wordt geïntegreerd in zakelijke toepassingen, bestaat GenAIOps uit het definiëren van de strategie, het orkestreren, industrialiseren, implementeren en monitoren van IAGen-modellen (LLM/SLM) en (autonome) multi-model, multi-agent agents ten dienste van de bedrijfsactiviteiten.
De begeleiding van GenAI Ops die Everience aanbiedt, is bedoeld om organisaties te helpen hun activiteiten rond deze technologie te structureren als antwoord op 5 grote uitdagingen:
- Architecturen ontwerpen die de stromen tussen agents, modellen en gegevens efficiënt kunnen coördineren.
- Beheersing van de risico’s die gepaard gaan met de automatisering van taken, door toezicht en transparantie te garanderen.
- Beveiliging van het gebruik en de interacties, door controle- en nalevingsmechanismen te integreren.
- De schaalbaarheid van systemen waarborgen om de toename van het gebruik te ondersteunen.
- Vaardigheden en tools aanpassen om een soepele, duurzame en op de bedrijfsbehoeften gerichte implementatie te garanderen.
Onze teams zijn betrokken bij elke fase van de operationele levenscyclus van generatieve AI: van de beoordeling van de maturiteit tot de productie, via de personalisatie van modellen, de optimalisatie van de inferentiekosten en de coördinatie van autonome agents.
Gevoed door onze symbiotische aanpak by design, is de begeleiding van Everience gebaseerd op een diepgaand begrip van de zakelijke uitdagingen, technische beperkingen en wettelijke vereisten, om van generatieve AI een duurzame en verantwoorde prestatiehefboom te maken.
Onze kerncijfers
Onze diensten rond GenAi Ops
We voeren een audit uit van de huidige capaciteiten van de organisatie op het gebied van generatieve AI en MLOps. Deze beoordeling maakt het mogelijk om optimalisatiemogelijkheden en aandachtspunten te identificeren en strategische aanbevelingen te formuleren om het gebruik te structureren.
Wij begeleiden teams bij het opstellen van een stappenplan voor de industrialisering van generatieve AI, waarbij we DevOps, MLOps en LLMOps integreren om een gecontroleerde en duurzame groei te garanderen.
Onze experts helpen u bij het automatiseren van de implementatie van generatieve modellen en het integreren ervan in bedrijfsapplicaties via API’s en microservices, met inachtneming van de best practices op het gebied van engineering en supervisie.
We passen taalmodellen aan de specifieke behoeften van uw organisatie aan door middel van fine-tuning, instructietuning of technieken zoals LoRA, om de functionele en contextuele relevantie van de antwoorden te garanderen.
We passen pruning-, kwantisering– of distillatietechnieken toe om de inferentiekosten te verlagen en tegelijkertijd de latentie en schaalbaarheid van agents op cloudinfrastructuren te optimaliseren.
We ontwerpen infrastructuren die dynamisch het meest geschikte model kunnen selecteren op basis van de context, de verwachte prestaties en de budgettaire beperkingen.
We begeleiden de implementatie van agents die kunnen samenwerken om complexe taken autonoom uit te voeren.
Wij begeleiden u bij de keuze en aanpassing van modellen zoals GPT aan uw zakelijke behoeften en technische beperkingen (keuze tussen eigen of open-source modellen, aanpassing via LoRA).
We implementeren tools voor het monitoren van prestaties in productie, waarmee afwijkingen kunnen worden gedetecteerd, antwoorden kunnen worden gecontroleerd en de traceerbaarheid van AI-beslissingen kan worden gewaarborgd.
We verbeteren de systemen voor augmented generation search (RAG) om de relevantie van de antwoorden en de kwaliteit van de retrieval te versterken.
