Undgå LLM-Integrationens Faldgruber

Integration af Large Language Models (LLM’er) i eksisterende systemer lover automatisering og forbedret funktionalitet, men fører ofte til udfordringer. Mange projekter støder på lignende problemer, som kan undgås med strategisk planlægning og en klar forståelse af de involverede teknologier.

Dataforberedelse og Kvalitet

Et gennemgående problem er manglende fokus på data. LLM’er er afhængige af store mængder data for at levere præcise og relevante resultater. Urenset, inkonsekvent eller utilstrækkelig data fører til suboptimal ydeevne og forudsigelige fejl. Det er essentielt at investere i dataforberedelse, herunder rensning, strukturering og augmentering. Dette kan involvere komplekse datatransformationer, som er knyttet tæt sammen med principperne for DataOpsamling, et område vi har stor erfaring med. Glem ikke at overveje databeskyttelse og compliance, særligt når der behandles personfølsomme data.

Arkitektur og Systemintegration

For mange teams forsøger at integrere LLM’er i monolitiske arkitekturer uden at tage højde for de skalerbarheds- og integrationsmæssige konsekvenser. Et monolistisk system kan hurtigt blive flaskehals, og integrationen bliver en vedvarende kilde til problemer. En mere robust løsning involverer en modulopbygget tilgang, hvor LLM'et fungerer som en tjeneste, der kan kaldes via API'er. Dette kræver solid API Design i Praksis og omhyggelig overvejelse af ydelse og robusthed. Mange virksomheder overser også at følge principperne for REST API Integration.

Sikkerhed og Governance

Sikkerhed er et kritisk aspekt ved LLM-integration. Uautoriseret adgang til modellen eller manipulering af data kan have alvorlige konsekvenser. Derudover er governance vigtig for at sikre, at modellen bruges etisk og i overensstemmelse med lovgivningen. Vi hjælper virksomheder med at implementere sikkerhedsforanstaltninger og etablere governance-processer i forbindelse med AI og LLM-løsninger. Dette omfatter også at forholde sig til potentielle juridiske udfordringer og bias i LLM-resultater.

Øget Fokus på DevOps og Infrastruktur

Succesfuld LLM-integration kræver et modent DevOps-miljø. Dette omfatter automatisering af deployment, overvågning af ydelse og hurtig respons på fejl. Ligesom med al software er det vigtigt at have solide CI/CD Pipelines. Ved at udnytte Infrastruktur som Kode (IaC) kan vi automatisere provisioning og konfiguration af den nødvendige infrastruktur, hvilket sikrer konsistens og reducerer risikoen for menneskelige fejl. Hvis man vælger at basere sin løsning på Red Hat Enterprise Linux, så kan erfaring med Red Hat Enterprise Support være en uvurderlig ressource.