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GenAI per aziende: creare soluzioni con PromptFlow e LangChain

Scopri come creare applicazioni GenAI robuste e scalabili per aziende utilizzando PromptFlow e LangChain.

Il panorama dell’intelligenza artificiale (IA) è in continua evoluzione, e le soluzioni di AI generativa (GenAI) stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende operano. Tuttavia, costruire applicazioni GenAI complete che siano affidabili, osservabili e scalabili può rappresentare una sfida significativa. Questo articolo guida attraverso il processo di creazione di soluzioni GenAI di livello enterprise utilizzando PromptFlow e LangChain, con un’attenzione particolare all’osservabilità, alla tracciabilità, al monitoraggio dei modelli, al debugging e all’autoscalabilità.

Comprensione delle applicazioni GenAI per le aziende

Le applicazioni GenAI aziendali sono soluzioni basate su IA che generano contenuti simili a quelli umani, come testi, immagini o altro, basandosi su input specifici. Queste applicazioni devono essere:

  • Affidabili
  • Sicure
  • Scalabili

Alcuni aspetti chiave da considerare includono:

  • La privacy dei dati
  • Prestazioni su larga scala
  • Integrazione con i sistemi aziendali esistenti

PromptFlow e LangChain: Una combinazione potente

PromptFlow e LangChain costituiscono una combinazione ideale per sviluppare applicazioni GenAI aziendali.

PromptFlow

  • Un toolkit per la costruzione di applicazioni con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM)
  • Offre funzionalità come la gestione dei prompt e l’orchestrazione dei flussi

LangChain

  • Un framework per sviluppare applicazioni alimentate da modelli di linguaggio
  • Fornisce strumenti per l’ottimizzazione dei prompt e la combinazione di multiple operazioni AI

Insieme, questi framework offrono una base solida per le applicazioni GenAI aziendali:

  • PromptFlow eccelle nella gestione dei workflow complessi dei prompt
  • LangChain offre potenti strumenti per interagire con LLM e strutturare le applicazioni

Costruire l’applicazione: un approccio step-by-step

Definisci i requisiti e i casi d’uso della tua applicazione: È fondamentale definire chiaramente i requisiti della tua applicazione e i casi d’uso per costruire un sistema di Generazione Augmentata dalla Recupero (RAG) di successo per l’elaborazione dei documenti. Identifica gli obiettivi principali e specifica i dati che devono essere estratti e il formato di output desiderato.

Configura l’ambiente di sviluppo con PromptFlow e LangChain: Impostare un ambiente di sviluppo robusto, inclusi il sistema operativo compatibile, le dipendenze software necessarie e un sistema di controllo delle versioni come Git. Installa PromptFlow per progettare, testare e distribuire applicazioni basate su prompt, e integra LangChain per facilitare l’uso dei modelli di linguaggio.

Inizia con un progetto Prompt Flow:

pf flow init --flow rag-langchain-pf --type chat

Con questo comando, vedrai una cartella con vari file.

Progetta il flusso di prompt con l’interfaccia visiva di PromptFlow: (continua a leggere l’articolo per i passaggi tecnici dettagliati).

Implementa i componenti di LangChain per interazioni migliorate con LLM: LangChain offre un approccio modulare per integrare i modelli di linguaggio consentendo di creare workflow complessi.

Osservabilità e tracciabilità

Implementa il logging in tutta l’applicazione per catturare input, output e passaggi intermedi. Tracciare le chiamate e le funzioni di LLM con PromptFlow e LangChain, seguendo le specifiche di OpenTelemetry, è fondamentale per il debug e l’ottimizzazione.

Dalla seguente interfaccia è possibile osservare il tracciamento:

http://127.0.0.1:23333/v1.0/ui/traces/?#collection=rag-langchain-pf

Implementazione della scalabilità in ambienti enterprise

Per soddisfare le esigenze degli utenti aziendali, la tua applicazione GenAI deve essere scalabile:

  1. Progetta la tua applicazione con un’architettura a microservizi per migliorare la scalabilità
  2. Implementa l’autoscaling utilizzando piattaforme di orchestrazione dei container come Kubernetes
  3. Ottimizza le strategie di database e caching per elaborare grandi volumi di dati
  4. Considera l’uso di tecnologie serverless per scalare in modo economico certi componenti

La costruzione di applicazioni GenAI di livello enterprise con PromptFlow e LangChain offre un approccio potente per creare soluzioni AI robuste, osservabili e scalabili. Prestando attenzione a osservabilità, tracciabilità, monitoraggio dei modelli, debugging e autoscalabilità, è possibile creare applicazioni che soddisfano le esigenze dei contesti aziendali più esigenti.

Man mano che ti inoltri nello sviluppo GenAI, è cruciale rimanere aggiornati con gli ultimi sviluppi in PromptFlow, LangChain e nel panorama più ampio dell’AI per garantire che le tue applicazioni siano sempre all’avanguardia della tecnologia.

Riferimenti:

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