O que é orquestração de IA?

Além dos modelos de IA e dos agentes de IA, os sistemas de IA também incluem recursos computacionais, armazenamentos de dados e os fluxos e pipelines de dados que transmitem dados em uma organização. Muitos sistemas de IA conectam modelos a ferramentas por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs).

A orquestração eficaz da IA simplifica o ciclo de vida da IA de ponta a ponta em todas as etapas. Plataformas de orquestração automatizam fluxos de trabalho de IA, rastreiam o progresso em direção à conclusão de tarefas, gerenciam o uso de recursos, monitoram o fluxo de dados e a memória e lidam com eventos de falha.

Como os grandes modelos de linguagem (LLMs) e a IA generativa se tornam mais populares, as organizações estão implementando técnicas de orquestração de LLM para construir e manter chatbots e outros aplicativos de IA mais capazes.

Com um sistema de IA unificado, as empresas se beneficiam de maior eficiência, escalabilidade, capacidade de resposta e eficácia.

A orquestração de IA funciona preenchendo as lacunas entre os componentes de um fluxo de trabalho de IA. Os três pilares que facilitam a orquestração do fluxo de trabalho de IA são:

• Integração de IA

• Automação de IA

• Gerenciamento de IA

A integração de IA conecta ferramentas de IA, bancos de dados e outros componentes do sistema em uma solução de IA.

São críticos para a integração de IA os pipelines de dados, os processos automáticos que organizam, armazenam e movem dados por uma organização. Os engenheiros de dados projetam e constroem pipelines de dados para transferência eficiente de dados, qualidade de dados confiável, facilidade de manutenção de dados e acesso para integração e análise de dados. Os diagramas de fluxo de dados são ferramentas úteis que ilustram a movimentação dos dados em uma organização e são úteis na criação de ferramentas de IA.

A integração também abrange a comunicação e a colaboração em tempo real entre modelos de aprendizado de máquina (ML), vinculando-os a ferramentas por meio de APIs para chamadas de funções.

As plataformas de orquestração possibilitam a criação de ecossistemas de IA que encadeiam modelos em fluxos de trabalho complexos para cumprir de forma autônoma tarefas de alto nível muito exigentes para um modelo isolado.

Automação é a conclusão de tarefas sem intervenção humana. Os processos automáticos podem variar de um simples código "se-então" a fluxos de trabalho de aplicativos inteiros.

Muitas aplicações de IA automatizam parte de um fluxo de trabalho ou processo, o que em teoria simplifica a vida do usuário. Por exemplo, os aplicativos de IA podem resumir e traduzir documentos, gerar trechos de código, verificar código e realizar pesquisas.

A automação na orquestração de IA é o uso de ferramentas de orquestração para automatizar processos e tomadas de decisão relacionados à IA, como uma chamada de função de um LLM para uma ferramenta por meio de sua API.

As plataformas de orquestração também podem autogerenciar o uso da computação, priorizando a memória e os recursos onde eles são mais necessários para lidar com demandas urgentes.

Em outros casos, a automação pode incluir manutenção, pois a plataforma monitora um sistema de IA por erros e outras perdas de desempenho e, em seguida, lida com esses problemas. Correções, atualizações e até mesmo novos modelos podem ser implementados automaticamente para minimizar as interrupções na experiência do usuário ou na experiência do cliente.

O gerenciamento de IA é essencial para o compromisso constante de uma organização com a governança de dados e a ética da IA. Os casos de uso de orquestração no gerenciamento de IA abrangem a supervisão de todo o ciclo de vida de uma aplicação de IA.

Os cientistas de dados podem se beneficiar do monitoramento de desempenho nos fluxos de trabalho de processamento de dados que apresentam dados limpos e confiáveis que os modelos de IA precisam para gerar resultados precisos.

O gerenciamento também é crucial para as obrigações de segurança, relatórios e conformidade de uma organização. Fortes proteções de dados mantêm os compromissos de proteger os dados do usuário, mantendo as empresas alinhadas com os requisitos legais.

Os agentes de IA são modelos singulares de aprendizado de máquina que podem planejar e executar tarefas com autonomia. A orquestração de IA é a integração de agentes de IA com outros modelos, ferramentas e fontes de dados para automatizar e gerenciar sistemas maiores de IA.

Imagine um agente de IA como um semáforo conectado a um sensor de fluxo de tráfego. Esse semáforo pode determinar de forma autônoma quando deve mudar as cores e faz um trabalho razoável no gerenciamento do fluxo de tráfego em seu cruzamento.

No entanto, não tem ideia de quais são as condições gerais de tráfego em toda a cidade, nem mesmo a um quarteirão de distância no próximo semáforo.

Nas estradas em que os semáforos não estão sincronizados ou não são cronometrados corretamente, os resultados geralmente são engarrafamentos, com motoristas impacientes submetendo os residentes próximos à sinfonia da frustração.

A ferramenta de orquestração de IA nesse cenário seria o sistema que coordena o tempo das mudanças nos semáforos para manter os veículos se movendo suavemente pelas estradas.

A orquestração de IA ajuda as empresas a aplicar a tecnologia de IA para a criação e implementação de sistemas e aplicativos que se dimensionam de forma eficiente, funcionam sem problemas e evitam interrupções no desempenho. Os benefícios da orquestração de IA são:

• Maior escalabilidade

• Maior eficiência

• Melhor colaboração

• Desempenho melhorado

• Governança e conformidade mais confiáveis

Uma das principais preocupações com que as organizações devem lidar quando compilam uma estratégia de IA é como escalar os sistemas de IA com o crescimento dos negócios e a mudança dos casos de uso. A orquestração permite que as empresas se adaptem às mudanças nas demandas e nos fluxos de trabalho com os recursos apropriados nos lugares certos.

Por exemplo, os desenvolvedores podem utilizar Kubernetes para automatizar e administrar a implementação, o gerenciamento e o dimensionamento de aplicativos de IA baseados em contêiner. As plataformas de orquestração alocam dinamicamente recursos em tempo real para lidar com as demandas e prioridades variáveis à medida que os negócios crescem e as necessidades mudam.

A orquestração cria fluxos de trabalho automáticos que eliminam a necessidade de tarefas repetitivas e tediosas. Como exemplo de como essa integração perfeita pode otimizar as práticas de negócios, considere uma situação em que os funcionários precisam consultar regularmente os dados da empresa.

Tradicionalmente, podem consultar manuais, vídeos de treinamento e planilhas ou pedir a colegas de outros departamentos para encontrar as informações de que precisam.

No entanto, a Inteligência Artificial oferece soluções alternativas. Estruturas de orquestração de código aberto, como o LangChain, possibilitam a construção modular de aplicativos de IA, com algumas oferecendo interfaces com pouco código ou sem código.

A geração aumentada de recuperação (RAG) conecta um banco de dados com um LLM de processamento de linguagem natural (PLN) para criar um chatbot que dá aos usuários O acesso a dados internos por meio de prompts de conversa. As organizações podem implementar esse aplicativo para oferecer aos funcionários o acesso eficiente aos dados de que precisam.

Assim como outros tipos de plataformas baseadas na nuvem, as ferramentas de orquestração oferecem um espaço de trabalho centralizado no qual as equipes podem colaborar tanto internamente quanto com outras equipes em projetos. Em vez de manter cada componente de um aplicativo de IA em um silo separado, todos os stakeholders do projeto podem trabalhar juntos no mesmo ambiente.

O compartilhamento de conhecimento e a colaboração aprimorados de um espaço de trabalho exclusivo se estendem ao estágio pós-implantação do ciclo de vida de um produto de IA. Quando surgem bugs e outros desafios, todos podem se unir para solucionar e resolver os problemas com eficácia.

A orquestração de IA abre as portas para a resolução de problemas mais complexos, pois permite que os criadores de aplicativos de IA utilizem vários modelos, ferramentas, fontes de dados e outros ativos.

Os modelos de IA são especialistas. Algoritmos de aprendizado de máquina são projetados para realizar tarefas específicas. A orquestração facilita a criação de um sistema de IA que traz os pontos fortes de vários modelos para lidar com os desafios para os quais eles foram projetados exclusivamente para resolver.

Por exemplo, um modelo de computer vision e um modelo de processamento de linguagem natural podem colaborar para digitalizar e resumir documentos físicos. O primeiro "lê" o texto com reconhecimento óptico de caracteres e o último apresenta o resumo.

A solução de problemas também é aprimorada pelos recursos de monitoramento em tempo real oferecidos por muitas ferramentas de orquestração. As organizações podem utilizar os dados de desempenho contínuo para ajustar os fluxos de trabalho, ajustar fino os modelos para obter melhores saídas e ajustar os fluxos de dados conforme necessário.

As ferramentas de orquestração de IA são o único ponto de controle para todo um aplicativo, sistema ou fluxo de trabalho de IA. Com a capacidade de gerenciar todos os componentes em um só lugar, as organizações podem garantir melhor que suas iniciativas de IA atendam aos requisitos legais e regulamentares.

O status do sistema de IA pode ser rastreado e monitorado em tempo real, garantindo insight e transparência em seus processos à medida que ele funciona.

A transparência é fundamental para o uso responsável da IA na área da saúde e em outros setores que envolvem dados confidenciais, e as plataformas de orquestração podem ajudar a tornar os sistemas de IA obscuros mais explicáveis.

Governança e conformidade confiáveis são especialmente importantes em áreas com regulamentações de privacidade rígidas, como ao aplicar IA generativa em finanças, medicina ou direito.