Agrégat LLM pour démocratiser l’accès à l’IA et optimiser les ressources
Si L’observatoire de l’intelligence artificielle du polytechnique de Milan a souligné comment les entreprises démarrent des projets par Intelligence artificiellemais avec un faible pourcentage d’application dans le contexte de travail (seulement 18% ont vraiment mis en œuvre des solutions dans ce domaine et même seulement 2% dans le domaine de l’IA génératrice), il faut se demander Que peut-on faire pour vraiment soutenir la transition vers ces nouvelles technologies innovantes?
Une seule plate-forme améliorée par un routeur intelligent
Un dialogue constant avec les entrepreneurs, les gestionnaires et les décideurs, auxquels j’ai personnellement traité, a expliqué comment les principaux problèmes La nécessité de gérer différentes solutions pour un seul processus de production et administrative, chacun avec ses propres complexités techniques et les coûts associés associéstoi. Ce fragmentation Non seulement augmente les dépenses commerciales, mais compromet également l’efficacité globale des systèmes.
L’idée est donc de Une seule plate-forme améliorée par un routeur intelligent qui analyse la tâche d’entrée et, en fonction des performances et des mesures de coût, sélectionne indépendamment le Modèle de grande langue Plus performant et efficace pour cette demande spécifique, afin de réduire ainsi les coûts et de réduire les temps d’exploitation et de décision.
Deux composants travaillant dans la synergie
L’architecture de ce système est basée sur deux composants qui travaillent en synergie pour gérer et optimiser l’utilisation de modèles de langage parmi ceux disponibles sur le marché, dans ce cas unifié dans un seul écosystème:
- Un composant de l’analyse de l’intention qui utilise l’intégration des vecteurs pour comprendre et classer les demandes d’entrée. Ce processus commence par la tokenisation du texte, optimisé pour le langage naturel, suivi de la génération de transporteurs mathématiques de haute dimension qui représentent la signification sémantique de la demande. Le système compare ces vecteurs à une base de motifs connue de connu connu pour classer le type de demande, extrait également des métadonnées cruciales telles que la longueur du contexte et la complexité de calcul nécessaire.
- Un composant d’optimisation dynamique qui surveille en permanence les performances de chaque modèle linguistique, traçant des mesures clés telles que les temps de réponse, les coûts de traitement et le taux de réussite pour différents types de tâches. Basé sur ces données
en temps réelle système implémente intelligemment sa stratégie de routage: il dirige les tâches les plus simples vers des modèles optimisés pour la vitesse, confie des analyses complexes aux modèles les plus avancés et utilise des modèles spécialisés pour des tâches spécifiques telles que la génération de code. Un aspect fondamental est la gestion de la «température» – un paramètre qui contrôle l’équilibre entre la précision et la créativité dans les réponses générées par l’IA. Pour les demandes qui nécessitent des réponses factuelles précises, telles que l’analyse des données ou les techniques, le système définit automatiquement une température basse, favorisant la cohérence et la précision. Pour les tâches créatives, telles que la génération de contenu ou de brainstorming, une température plus élevée est utilisée, permettant au modèle d’explorer des solutions plus innovantes et différentes.
Cette architecture réduit considérablement les coûts d’exploitation tout en maintenant des normes de performances élevées et de disponibilité.
En plus du cadre d’orchestration décrit, l’architecture comprend plus loin Trois innovations clés: un système de génération d’interface utilisateur en temps réel, une capacité de chiffon et un système de gestion de jetons.

Trois innovations clés de l’architecture
Le Composant génératif de l’interface utilisateur Il fonctionne via une architecture de microservice dans un environnement virtuel, où l’IA produit des composants React via un processus multiphasique. Un analyseur convertit les instructions de code optimisées, tandis que les conteneurs isolés garantissent une exécution sûre. L’optimiseur applique des modèles de qualité d’entreprise et assure une compatibilité entre les navigateurs, vous permettant de créer des interfaces complexes avec des normes de sécurité élevées.
Le système intègre également la capacité de Rag (récupération-génération), une technique qui Il enrichit les compétences des modèles linguistiques ayant une connaissance spécifique de l’entreprise. Mis en œuvre par Lubriole Et Llamindexil index et réalise les documents d’entreprise dans une base de données optimisée pour la requête sémantique. Lorsqu’un utilisateur formule une demande, les informations les plus pertinentes des documents internes, combinées au contexte de la conversation et utilisées pour enrichir l’invite vers le modèle linguistique, est automatiquement récupérée.
Cette approche augmente considérablement l’exactitude des réponses et assure la cohérence avec les politiques et les connaissances des entreprises, tout en réduisant le risque de Hallucination.
Enfin, le Système de gestion des jetons Il gère et optimise les ressources informatiques via un réseau de collectionneurs qui alimentent une base de données de séries chronologiques. Cela vous permet de tracer et d’analyser la consommation de jeton en temps réel, Optimiser l’invite via les techniques NLP Pour réduire les jetons nécessaires, en plus d’identifier la similitude entre les demandes par l’intégration du vecteur et la réutilisation des calculs précédents, le cas échéant.
Conclusions
Ces ajouts permettent non seulement d’optimiser les temps commerciaux et les coûts, mais pour établir de nouvelles normes pour l’évolutivité et l’efficacité des solutions à l’entreprise, équilibrant ainsi performance et durabilité par l’optimisation des ressources. À ce jour, l’intelligence artificielle ne peut certainement pas être définie comme durable, mais l’innovation d’une solution qui intègre LLM multiple Il peut également avoir un impact plus faible au niveau environnemental.
Notre vision est claire: démocratiser l’accès à l’IA gardant un équilibre entre le pouvoir informatique et la responsabilité environnementale dans un marché qui a déjà enregistré une croissance record de 58% en 2024 en Italie, atteignant 1,2 milliard d’euros.