Como criar uma plataforma de IA consistente: personalização e dados empresariais juntos

Não há dúvidas de que a IA generativa (gen AI) está remodelando a forma como as empresas operam. Mas, sejamos claros: extrair valor real da IA exige mais do que simplesmente adotar um modelo pré-treinado e esperar o melhor.

Embora as soluções de IA sejam frequentemente posicionadas como imediatamente implementáveis, uma implementação empresarial bem-sucedida requer planejamento estratégico e integração sistemática. Para alcançar os resultados consistentes e confiáveis que os ambientes empresariais exigem, as organizações precisam de uma abordagem estruturada que combine a personalização abrangente do modelo com a integração robusta de dados corporativos.

Essa abordagem significa que as soluções de IA se alinham melhor aos processos de negócios existentes, atendem com mais eficiência aos requisitos de conformidade e governança de IA e são mais capazes de entregar valor de negócio mensurável, mantendo a confiabilidade e a escalabilidade que as operações empresariais exigem.

Por que uma mentalidade de plataforma é importante?

Pense da seguinte maneira: usar a IA sem uma estratégia de plataforma é como tentar construir um arranha-céu sem um projeto. Você pode progredir, mas gastará muito tempo corrigindo desalinhamentos e duplicando esforços, e nunca alcançará a visão que tem em mente.

Uma verdadeira plataforma de IA oferece uma base unificada, para que os projetos de IA sejam criados, treinados e implementados usando ferramentas e fluxos de trabalho consistentes. Essa consistência é o que torna a IA mais confiável entre equipes, casos de uso e ambientes.

Para líderes empresariais e arquitetos de TI, a abordagem de plataforma significa mais do que eficiência operacional. Isso significa escalabilidade, governança e a capacidade de inserir o conhecimento e o contexto específicos da sua organização diretamente nos modelos.

O desafio: modelos genéricos, necessidades únicas

Os modelos de base são impressionantes: eles vêm pré-treinados com amplo conhecimento adquirido em toda a internet. No entanto, eles são criados somente com uma compreensão geral de qualquer setor específico e podem não conhecer sua empresa ou os requisitos de conformidade mais recentes. Certamente, não conhecerão seus clientes nem terão acesso aos seus dados confidenciais e proprietários. Naturalmente, esse é exatamente o tipo de dado que ajudará você a aproveitar ao máximo a IA.

Ao mesmo tempo, sua organização provavelmente possui uma mina de dados proprietários em vários formatos, espalhados por documentos, wikis, logs de chat, bases de conhecimento e artigos de pesquisa. Aproveitar esses dados é fundamental para migrar de resultados genéricos para respostas significativas e ricas em contexto, além de transformar um LLM de uso geral em algo realmente personalizado para sua empresa. 

Preencher a lacuna entre modelos de uso geral e a especificidade empresarial exige mais do que somente adicionar dados. Exige intencionalidade na personalização do comportamento do modelo, na criação de pipelines de dados robustos e na manutenção da consistência da infraestrutura em todo o seu ecossistema.

A solução: uma plataforma de IA consistente

Uma plataforma de IA consistente ajuda as equipes a fazer a transição do status experimental para o operacional, encontrando menos obstáculos ao longo do caminho. Ela oferece suporte a várias técnicas de personalização de modelos, como engenharia de prompt, ajuste fino e geração aumentada por recuperação (RAG) em uma estrutura unificada.

Sem essa consistência, as equipes geralmente acabam reinventando a roda a cada projeto. Com ela, a IA se torna mais escalável, fácil de manter e consistente, exatamente o que as empresas realmente precisam.

Por exemplo, a engenharia de prompt permite moldar o comportamento do modelo com instruções cuidadosamente elaboradas. O ajuste fino com métodos como o InstructLab Toolkit, LoRA ou QLoRA permite que você ensine aos modelos a linguagem e a lógica específicas do seu domínio. E a RAG permite que os modelos extraiam informações novas e relevantes dos seus armazenamentos de dados internos no momento da consulta.

Estratégias mais avançadas, como o ajuste fino por recuperação aumentada (RAFT), combinam RAG com ajuste fino para melhorar o raciocínio e a precisão ao gerar conteúdo de formato longo.

Integração de dados: a base da IA inteligente

A personalização do modelo é apenas metade da história. A outra metade? Integração de dados.

Para obter respostas relevantes para os negócios, a IA precisa de acesso em tempo real às atualizações mais recentes das soluções de conhecimento, alterações de políticas internas, históricos de clientes e muito mais da sua organização. Isso significa pipelines robustos que podem ingerir, agrupar e indexar dados não estruturados, como PDFs, páginas HTML e muito mais, tornando-os acessíveis no momento da inferência.

O resultado são respostas de IA que, além de fluentes, são contextualmente corretos.

Da teoria à realidade com o Red Hat AI

Para dar vida a tudo isso, é necessário ter a infraestrutura adequada. A plataforma Red Hat OpenShift AI, juntamente com o Red Hat AI Inference Server (criado no mecanismo open source vLLM), oferece a base escalável necessária para executar esses recursos de IA em ambientes de nuvem híbrida.

Seja para ajustar modelos ou implementar pipelines de recuperação, o OpenShift AI oferece consistência no desenvolvimento e na produção, viabilizando a governança, uma postura de segurança sólida e desempenho em escala.

Considerações finais

Para operacionalizar a IA com confiança, as organizações precisam de mais do que experimentos isolados. Elas precisam de uma plataforma consistente que permita às equipes adaptar os modelos profundamente e conectá-los aos dados da empresa de maneira significativa.

Elas também precisam de playgrounds para as equipes experimentarem, aprendam e descubram novas maneiras de integrar a IA às suas linhas de negócios, sem correr o risco de que os dados da empresa saiam acidentalmente da empresa.  Com playgrounds robustos, inferência de alto desempenho e modelos de IA alinhados à sua empresa, o Red Hat AI oferece uma plataforma sólida sobre a qual construir aplicações de IA empresarial em escala.  

Nos próximos artigos, vamos nos aprofundar em cada pilar: ajuste de prompt, ajuste fino, RAG, RAFT e arquitetura de pipeline de dados, oferecendo insights práticos para desenvolvedores, arquitetos e equipes de plataforma de IA que desejam transformar a IA de projeto piloto em capacidade persistente.

Quer saber mais? Consulte a parte 2 desta série de blogs para obter mais informações sobre RAG, Red Hat AI e nosso Red Hat AI Learning Hub.