التكامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي

نتحقق من توفر واجهة برمجة التطبيقات (API) أو القدرة على تشغيل النموذج والترخيص والوظائف المطلوبة. يعد OpenAI وAnthropic مثالين على مزودي النماذج. ونقوم بتقييم النماذج الأخرى وفق نفس المتطلبات، دون افتراض أن كل منها مناسب لكل مهمة.

نحن نفصل تكامل النموذج عن منطق التطبيق عندما يكون ذلك عمليًا. قد يتطلب التغيير إجراء تعديلات على التعليمات وتنسيقات البيانات والأدوات، لذلك نقوم بإعادة الاختبار قبل التبديل.

نتفق على ذلك قبل اختيار الحل. نراجع شروط الخدمة المعنية والمنطقة التي تُعالَج فيها البيانات ومدة الاحتفاظ بها. وإذا كانت المعالجة المحلية مطلوبة، نقيّم النماذج التي يمكن نشرها بهذه الطريقة.

نعرض تكلفة واجهة برمجة التطبيقات (API) أو البنية التحتية بشكل منفصل عن أعمال التنفيذ. نقوم بتقدير تكلفة المهمة بناءً على الاستخدام المتوقع ووضع الحدود وكيفية الاستجابة في حالة تجاوزها.

نبدأ عادةً بوظيفة واحدة وواجهات موجودة. نحن ننظر إلى المكان الذي يسترد فيه التطبيق البيانات، وكيف يوزع وصول المستخدم، وكيف يمكن إضافة استدعاء للنموذج. إذا كان هناك حاجة إلى إعادة بناء جزء من النظام، فإننا نشرح نطاقه قبل عرض الأسعار.

نحن نحدد النتائج التي يمكن استخدامها تلقائيًا والنتائج التي يجب على المستخدم التحقق منها. يتحقق التكامل من التنسيق والحقول المطلوبة، لكن هذا الفحص لا يؤكد صحة الاستجابة. في حالة حدوث خطأ أو انقطاع في الوصول، يمكن للوظيفة نقل المهمة إلى المعالجة اليدوية أو اقتراح إعادة المحاولة، وفقًا لمسار العمل المحدد.

يعتمدان على نطاق الوظائف وحالة التطبيق والاتصالات المطلوبة والأذونات ومعايير الجودة. يمكننا تسعير اختبار مقارنة النموذج بشكل منفصل واستخدام نتائجه في خطة التنفيذ. ونعرض تكاليف استخدام النماذج والصيانة اللاحقة بشكل منفصل عن أعمال البرمجة.