To, co dziś jest najnowocześniejszym podejściem, jutro może szybko stać się przestarzałym systemem. Organizacje inwestujące w rozwiązania SaaS oparte na sztucznej inteligencji stają przed kluczowym pytaniem: jak możemy zapewnić, że systemy wdrożone dzisiaj nie staną się technicznym dług iem jutra?

‍

Odpowiedź nie leży w wyborze najbardziej zaawansowanej technologii w danym momencie, ale w wyborze platform zbudowanych na elastycznych i adaptowalnych architekturach zdolnych do ewolucji wraz z pojawiającymi się możliwościami sztucznej inteligencji. Niniejszy artykuł analizuje różne implementacje architektur modułowych w dziedzinie sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem Retrieval-Augmented Generation (RAG), i porównuje różne podejścia architektoniczne.

‍

Ukryte ryzyko sztywnych wdrożeń sztucznej inteligencji

Wiele organizacji wybiera rozwiązania AI w oparciu przede wszystkim o bieżące możliwości, koncentrując się na natychmiastowej funkcjonalności i zaniedbując podstawową architekturę, która determinuje długoterminową zdolność adaptacji. Takie podejście stwarza kilka istotnych zagrożeń:

Przestarzałość technologiczna

Tempo innowacji w zakresie sztucznej inteligencji wciąż przyspiesza, a fundamentalne postępy pojawiają się w coraz krótszych ramach czasowych. Sztywne systemy zbudowane wokół konkretnych podejść do sztucznej inteligencji często mają trudności z uwzględnieniem tych postępów, co skutkuje lukami w możliwościach w odniesieniu do nowszych rozwiązań.

Modyfikacja wymagań biznesowych

Nawet jeśli technologia pozostanie statyczna (a tak nie będzie), wymagania biznesowe będą ewoluować. Organizacje często odkrywają cenne przypadki użycia sztucznej inteligencji, których nie przewidziano podczas początkowej implementacji. Nieelastyczne platformy często mają trudności z wyjściem poza swoje pierwotne parametry projektowe.

Ewolucja ekosystemu integracji

Aplikacje, źródła danych i systemy otaczające rozwiązanie AI będą się z czasem zmieniać poprzez aktualizacje, wymiany i nowe dodatki. Sztywne platformy AI często stają się wąskimi gardłami integracji, wymagając kosztownych obejść lub ograniczając wartość innych inwestycji technologicznych.

Zmiany regulacyjne i w zakresie zgodności

Wymagania dotyczące zarządzania sztuczną inteligencją nadal ewoluują na całym świecie, wraz z pojawieniem się nowych przepisów, które nakładają wymagania dotyczące wyjaśnialności, oceny uczciwości i dokumentacji. Systemy bez elastyczności architektonicznej często mają trudności z dostosowaniem się do tych zmieniających się wymogów zgodności.

‍

Paradygmat RAG: studium przypadku architektury modułowej

Retrieval-Augmented Generation (RAG) stanowi doskonały przykład modułowej architektury, która rewolucjonizuje sposób projektowania i wdrażania systemów sztucznej inteligencji. AWS definiuje ją jako "proces optymalizacji wyników dużego modelu językowego (LLM), który odwołuje się do autorytatywnej bazy wiedzy poza źródłami danych szkoleniowych przed wygenerowaniem odpowiedzi".

Wdrożenie AWS RAG

AWS opracował architekturę chmury RAG, która jest przykładem zasad modułowości i elastyczności. Jak wskazali Yunjie Chen i Henry Jia na blogu AWS Public Sector, architektura ta składa się z czterech odrębnych modułów:

‍

1. Moduł interfejsu użytkownika: Interakcja z użytkownikami końcowymi za pośrednictwem Amazon API Gateway
2. Moduł orkiestracji: współdziała z różnymi zasobami w celu zapewnienia płynnego pozyskiwania danych, generowania monitów i odpowiedzi.
3. Moduł osadzania: Zapewnia dostęp do różnych modeli fundamentów
4. Moduł Vector Store: Zarządza przechowywaniem osadzonych danych i wykonywaniem wyszukiwań wektorowych.

Przepływ przetwarzania odbywa się według dwóch głównych ścieżek:

Do przesyłania danych:

1. Dokumenty przechowywane w zasobnikach Amazon S3 są przetwarzane przez funkcje AWS Lambda w celu podziału i fragmentacji
2. Segmenty tekstu są wysyłane do szablonu osadzania w celu konwersji na wektory
3. Osadzenia są przechowywane i indeksowane w wybranej wektorowej bazie danych

Do generowania odpowiedzi:

1. Użytkownik wysyła monit
2. Monit jest dostarczany do szablonu osadzania
3. Model przekształca monit w wektor do wyszukiwania semantycznego w zarchiwizowanych dokumentach
4. Najbardziej odpowiednie wyniki są zwracane do LLM
5. LLM generuje odpowiedź, biorąc pod uwagę najbardziej podobne wyniki i początkowe podpowiedzi
6. Wygenerowana odpowiedź jest dostarczana do użytkownika

Zalety architektury AWS RAG

AWS podkreśla kilka kluczowych zalet tej modułowej architektury:

• Modułowość i skalowalność: "Modułowy charakter architektury RAG i wykorzystanie infrastruktury jako kodu (IaC) ułatwiają dodawanie lub usuwanie usług AWS w razie potrzeby. Dzięki usługom AWS Managed Services architektura ta pomaga automatycznie i wydajnie zarządzać zwiększonym ruchem i żądaniami danych, bez konieczności wcześniejszego udostępniania".
• Elastyczność i zwinność: "Modułowa architektura RAG pozwala na szybsze i łatwiejsze wdrażanie nowych technologii i usług bez konieczności całkowitej rewolucji architektury chmury. Dzięki temu możemy sprawniej reagować na zmieniające się potrzeby rynku i klientów".
• Adaptacja do przyszłych trendów: "Modułowa architektura oddziela orkiestrację, generatywne modele AI i magazyny wektorowe. Indywidualnie, wszystkie te trzy moduły są obszarami aktywnych badań i ciągłego doskonalenia".

Technologia wektorowa: serce architektury RAG

Kluczowym elementem architektury RAG jest wektorowa baza danych. AWS wskazuje, że "ponieważ wszystkie dane (w tym tekst, audio, obrazy lub wideo) muszą zostać przekonwertowane na wektory osadzania, aby modele generatywne mogły z nimi współdziałać, wektorowe bazy danych odgrywają istotną rolę w generatywnych rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji".

AWS wspiera tę elastyczność, oferując kilka opcji wektorowych baz danych:

• Tradycyjne bazy danych, takie jak OpenSearch i PostgreSQL z dodatkową funkcjonalnością wektorową
• Dedykowane wektorowe bazy danych typu open source, takie jak ChromaDB i Milvus
• Natywne rozwiązania AWS, takie jak Amazon Kendra

Wybór między tymi opcjami "może opierać się na odpowiedziach na pytania, takie jak częstotliwość dodawania nowych danych, liczba zapytań wysyłanych na minutę i to, czy wysyłane zapytania są w dużej mierze podobne".

‍

Architektury sztucznej inteligencji zintegrowane z modelami: podejście neuronowe

Podczas gdy architektura AWS RAG jest zaimplementowana jako system rozproszony w różnych usługach w chmurze, inne systemy sztucznej inteligencji przyjmują bardziej zintegrowane podejście, w którym zasady modułowości istnieją w ramach ujednoliconej architektury neuronowej.

Przypadek zaawansowanych asystentów IA

Zaawansowani asystenci AI, tacy jak te oparte na najnowszych modelach LLM, wykorzystują podobne zasady do RAG, ale z pewnymi znaczącymi różnicami architektonicznymi:

1. Integracja neuronowa: komponenty funkcjonalne (rozumienie zapytań, wyszukiwanie informacji, generowanie odpowiedzi) są zintegrowane w ramach architektury neuronowej, a nie rozproszone w oddzielnych usługach.
2. Modułowość koncepcyjna: Modułowość istnieje na poziomie koncepcyjnym i funkcjonalnym, ale niekoniecznie jako fizycznie oddzielne i wymienne komponenty.
3. Ujednolicona optymalizacja: cały potok przetwarzania jest optymalizowany podczas fazy szkolenia i rozwoju, a nie konfigurowany przez użytkownika końcowego.
4. Głęboka integracja wyszukiwania i generowania: System wyszukiwania jest bardziej zintegrowany z procesem generowania, z dwukierunkowym sprzężeniem zwrotnym między komponentami, zamiast być sztywnym procesem sekwencyjnym.

Pomimo tych różnic w implementacji, systemy te podzielają podstawowe zasady RAG: wzbogacanie modelu językowego o odpowiednie informacje zewnętrzne w celu zwiększenia dokładności i zmniejszenia halucynacji poprzez stworzenie architektury, która oddziela (przynajmniej koncepcyjnie) różne etapy przetwarzania.

‍

Zasady projektowania elastycznych architektur IA

Niezależnie od konkretnego podejścia, istnieją uniwersalne zasady projektowania, które promują elastyczność w architekturach AI:

Modułowa konstrukcja

Prawdziwie elastyczne platformy sztucznej inteligencji wykorzystują modułowe architektury, w których komponenty można niezależnie aktualizować lub wymieniać bez konieczności wprowadzania zmian w całym systemie. Zarówno podejście AWS, jak i zintegrowane systemy sztucznej inteligencji są zgodne z tą zasadą, choć z różnymi implementacjami.

Podejście modelowo-gnostyczne

Elastyczne platformy utrzymują separację między logiką biznesową a podstawową implementacją sztucznej inteligencji, umożliwiając zmianę podstawowych komponentów sztucznej inteligencji w miarę rozwoju technologii. Jest to szczególnie widoczne w architekturze AWS, gdzie modele można łatwo wymieniać.

Projektowanie oparte na API

Najbardziej elastyczne systemy sztucznej inteligencji priorytetowo traktują dostępność programistyczną poprzez kompleksowe interfejsy API, zamiast skupiać się wyłącznie na predefiniowanych interfejsach użytkownika. W architekturze AWS każdy komponent udostępnia dobrze zdefiniowane interfejsy, ułatwiając integrację i aktualizację.

Infrastruktura ciągłej dystrybucji

Elastyczne architektury wymagają infrastruktury zaprojektowanej z myślą o częstych aktualizacjach bez przerw w świadczeniu usług. Zasada ta jest realizowana zarówno w systemach rozproszonych, takich jak architektura AWS, jak i w zintegrowanych modelach sztucznej inteligencji, aczkolwiek przy użyciu różnych mechanizmów.

Ramy rozszerzalności

Prawdziwie elastyczne platformy zapewniają ramy dla rozszerzeń specyficznych dla klienta bez konieczności interwencji dostawcy. Jest to najbardziej widoczne w systemach rozproszonych, ale wbudowane modele AI mogą również oferować formy dostosowywania.

Równowaga między zdolnością adaptacji a stabilnością

Kładąc nacisk na elastyczność architektury, należy pamiętać, że systemy biznesowe wymagają również stabilności i niezawodności. Równoważenie tych pozornie sprzecznych wymagań wymaga:

Umowy o stabilnym interfejsie

Podczas gdy wewnętrzne implementacje mogą się często zmieniać, kluczowe jest utrzymanie ścisłych gwarancji stabilności dla zewnętrznych interfejsów, z formalnymi wersjami i zasadami wsparcia.

Progresywna poprawa

Nowe funkcje powinny być wprowadzane poprzez dodatkowe zmiany, a nie zastępowanie, gdy tylko jest to możliwe, umożliwiając organizacjom przyjmowanie innowacji we własnym tempie.

Kontrolowana częstotliwość aktualizacji

Aktualizacje powinny przebiegać zgodnie z przewidywalnym i kontrolowanym harmonogramem, który równoważy ciągłe innowacje ze stabilnością operacyjną.

Przyszła konwergencja: w kierunku architektur hybrydowych

Przyszłość architektur sztucznej inteligencji najprawdopodobniej przyniesie konwergencję między podejściem rozproszonym, którego przykładem jest AWS RAG, a zintegrowanym podejściem zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji. Znaczące trendy już się pojawiają:

Konwergencja multimodalna

Sztuczna inteligencja szybko wykracza poza przetwarzanie w jednym trybie w kierunku ujednoliconych modeli, które działają płynnie w różnych trybach (tekst, obraz, audio, wideo).

Rozprzestrzenianie się specjalistycznych modeli

Podczas gdy ogólne modele nadal się rozwijają, wzrasta również rozwój wyspecjalizowanych modeli dla określonych dziedzin i zadań, co wymaga architektur, które mogą organizować i integrować różne modele.

Continuum Edge-Cloud

Przetwarzanie sztucznej inteligencji jest coraz bardziej rozproszone na kontinuum od chmury do krawędzi, z rozproszonymi modelami, w których wymagania dotyczące wydajności, kosztów i danych mogą być bardziej efektywnie zrównoważone.

Harmonizacja przepisów

W miarę dojrzewania globalnych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji spodziewamy się większej harmonizacji wymogów w różnych jurysdykcjach, której potencjalnie mogą towarzyszyć ramy certyfikacji.

‍

Podsumowanie: imperatyw przyszłości

W szybko rozwijającej się dziedzinie, takiej jak sztuczna inteligencja, najważniejszą cechą platformy nie są jej obecne możliwości, ale zdolność do dostosowania się do przyszłych postępów. Organizacje, które wybierają rozwiązania oparte głównie na dzisiejszych możliwościach, często ograniczają możliwości jutra.

‍

Nadając priorytet elastyczności architektury poprzez zasady takie jak modułowa konstrukcja, podejście niezależne od modelu, myślenie oparte na API, infrastruktura ciągłego wdrażania i solidna rozszerzalność, organizacje mogą budować możliwości AI, które ewoluują wraz z postępem technologicznym i potrzebami biznesowymi.

Jak twierdzi AWS, "tempo ewolucji generatywnej sztucznej inteligencji jest bezprecedensowe" i tylko prawdziwie modułowe i elastyczne architektury mogą zapewnić, że dzisiejsze inwestycje będą nadal generować wartość w szybko zmieniającym się krajobrazie technologicznym jutra.

‍

Być może przyszłość należy nie tylko do tych, którzy potrafią najlepiej przewidzieć to, co ma nadejść, ale także do tych, którzy budują systemy zdolne do adaptacji do tego, co się pojawi.