Agents IA & Automatisation

Intégration de LLM

Ajoutez de grands modèles de langage à votre produit avec de la récupération sur vos propres données, une évaluation sur de vraies questions, des garde-fous, des contrôles de coûts et une solution de repli claire lorsque le modèle n'est pas sûr.

Parlons de votre projetDiscuter de votre fonctionnalité LLM

Des fonctionnalités LLM construites pour la production

Appeler l'API d'un modèle est la partie facile. Rendre ses réponses exactes, sûres et abordables à l'intérieur de votre produit est le véritable travail. Nous intégrons des modèles tels que les modèles GPT d'OpenAI, Claude, Gemini, Llama ou Mistral dans votre logiciel, d'une seule fonctionnalité à la génération augmentée par récupération (RAG) sur votre base de connaissances. Pour les équipes produit et ingénierie, nous gérons le choix du modèle, la récupération, les prompts, l'évaluation, les garde-fous et le contrôle des coûts, et concevons la façon dont les utilisateurs voient les sources et signalent les mauvaises réponses.

Ingénierie LLM assistée par IA, pilotée par des experts

Comment l'IA assiste

  • Les agents de codage rédigent le code d'intégration, les pipelines de récupération et les harnais de test pour que les ingénieurs les examinent.
  • L'IA propose des questions de test à partir de vos documents ; vos experts approuvent celles qui définissent la qualité.
  • L'IA compare les sorties entre les modèles et prompts candidats, et signale les régressions probables pour révision.
  • L'IA résume les logs de production et les retours des utilisateurs pour faire ressortir les schémas de défaillance récurrents.

Ce dont nos experts sont responsables

  • Le choix du modèle et du fournisseur, fondé sur les résultats d'évaluation, le coût et vos règles de données
  • Ce à quoi le modèle peut accéder : sources de données, permissions des utilisateurs et paramètres de rétention
  • Le niveau de qualité que les réponses doivent atteindre avant toute mise en production
  • Le comportement de repli lorsque la récupération échoue, qu'un fournisseur est indisponible ou que le modèle n'est pas sûr

Comment une réponse ancrée est produite

Requête augmentée par récupération à titre d'illustration ; les règles de sources, les contrôles et le libellé de repli sont conçus pour votre produit.

  1. Question posée

    Un utilisateur connecté pose une question ; son identité et son rôle accompagnent la requête.

  2. Récupération autorisée

    La recherche classe les passages de vos sources indexées par pertinence par rapport à la question.

    Point de contrôle: Uniquement les passages que cet utilisateur peut voir

  3. Prompt avec sources

    La question, les passages récupérés et les instructions versionnées sur le format et les refus sont combinés en un seul prompt.

  4. Réponse du modèle

    Le modèle choisi renvoie une réponse structurée qui cite les passages sur lesquels il s'est appuyé.

  5. Contrôle d'ancrage

    Des contrôles automatisés confirment que chaque citation pointe vers un passage récupéré et signalent les affirmations qui vont au-delà.

    Point de contrôle: Les réponses non étayées sont retenues

  6. Réponse ou repli

    L'utilisateur voit la réponse avec des liens vers les sources, ou un message simple indiquant qu'aucun contenu autorisé ne la couvre.

Quand quelque chose échoue: Si la récupération ne trouve rien, que les contrôles échouent ou que le fournisseur est indisponible, la fonctionnalité le dit au lieu de deviner, et le cas est journalisé pour examen.

Qui demande des fonctionnalités LLM

Vous voulez un modèle qui répond à partir de vos propres données, mais un prototype rapide affirme des choses que vos documents n'étayent pas, ignore qui peut voir quoi et a des coûts d'exploitation que personne ne peut prédire.

  • Les équipes produit qui ajoutent recherche, résumés ou rédaction à une application SaaS existante
  • Les organisations dont le personnel peine à trouver des réponses à travers les politiques et manuels internes
  • Les équipes d'ingénierie qui font passer un prototype LLM en production pour la première fois

Ce que vous recevez

Ce dont une fonctionnalité LLM a besoin en production

  • Sélection et intégration du modèle

    Connexion à OpenAI, Claude, Gemini ou des modèles à poids ouverts depuis votre backend, avec limitation de débit, tentatives, replis de fournisseur et suivi de l'utilisation.

  • RAG sur votre base de connaissances

    Récupération à partir de vos documents et données via une base de données vectorielle, avec références de sources et règles d'accès, pour que les réponses respectent les permissions de chaque utilisateur.

  • Prompts et sorties structurées

    Des prompts versionnés, des exemples few-shot et des sorties structurées que votre code peut valider, plutôt que du texte libre qu'il doit deviner.

  • Suite d'évaluation

    Jeux de tests construits à partir de vos vraies questions, notés sur l'exactitude, l'ancrage dans les sources et le format, puis réexécutés avant tout changement de prompt, de modèle ou de données.

  • Garde-fous et solutions de repli

    Filtrage des entrées, modération des sorties, défenses contre l'injection de prompt et une solution de repli définie lorsque le modèle n'est pas sûr ou qu'un fournisseur est indisponible.

  • Fine-tuning là où il aide

    Fine-tuning sur vos données pour le langage métier, le ton ou les formats, utilisé lorsque l'évaluation montre que le prompting et la récupération ne suffisent pas.

En dehors d'une intégration LLM

  • Le travail en plusieurs étapes qui modifie des enregistrements ou déclenche des actions dans d'autres systèmes relève des Automation Agents ; une fonctionnalité LLM ici répond, rédige ou extrait au sein de votre produit.
  • Un assistant de service client sur votre site web ou WhatsApp, avec transfert vers le personnel de support, est couvert par les AI Chatbots.
  • Nous n'écrivons ni ne corrigeons vos documents sources : lorsque la récupération fait remonter du contenu obsolète ou contradictoire, nous le signalons à ses propriétaires pour qu'ils le corrigent.
  • L'exécution de modèles à poids ouverts sur vos propres serveurs ou votre compte cloud est cadrée séparément en tant que Private AI Infrastructure, souvent en parallèle de l'intégration.

Demandes LLM typiques

Scénarios types que nous cadrons, et non des études de cas clients.

  • Réponses à partir de documents de politique interne

    Le personnel fouille un lecteur partagé et trouve souvent des copies obsolètes des politiques. Nous indexerions uniquement les versions actuelles, appliquerions les règles d'accès de chaque équipe, citerions le passage à l'origine de chaque réponse et déclinerions lorsqu'aucune source autorisée ne couvre la question.

  • Résumés au sein d'un produit SaaS multi-tenant

    Une application SaaS veut un bouton qui résume l'activité récente d'un compte. Nous filtrerions la récupération par tenant et par rôle avant que le prompt ne soit construit, et ajouterions des cas de test qui tentent de récupérer les données d'un autre client.

  • Un prototype qui appelle le modèle depuis le navigateur

    Un prototype fonctionnel envoie les prompts directement depuis le navigateur avec une clé API partagée. Nous déplacerions les appels vers votre backend, ajouterions des limites par utilisateur, la journalisation et des prompts versionnés, et construirions un jeu d'évaluation avant la première version.

Comment nous livrons une intégration LLM

  1. 01

    Cas d'usage et faisabilité

    Nous essayons le cas d'usage sur vos vraies données et questions, comparons les modèles candidats et estimons les coûts d'exploitation avant que vous ne vous engagiez dans une construction complète.

  2. 02

    Architecture et règles de données

    Le modèle d'intégration, la conception de la récupération, les règles d'accès, les conditions du fournisseur et le comportement de repli sont convenus avec votre équipe et documentés.

  3. 03

    Construire et évaluer

    Les ingénieurs construisent l'intégration et la fonctionnalité destinée à l'utilisateur, et le QA la note par rapport au jeu d'évaluation jusqu'à ce qu'elle atteigne le seuil de qualité que vous avez approuvé.

  4. 04

    Publier et surveiller

    Un déploiement contrôlé avec surveillance, limites de coûts et collecte des retours, puis une évaluation continue à mesure que les modèles, les prompts et les données changent.

Deux façons de travailler avec les outils d'IA

Choisissez où les agents de codage IA peuvent traiter votre code pendant que nous développons. Le standard d'ingénierie est le même dans les deux cas.

Vous hésitez ? Nous vous en recommanderons un lors du cadrage. Comparer les options de livraison avec IA

Comment le design, le QA et les opérations soutiennent votre fonctionnalité LLM

  • Design pour la confiance et la correction

    Les designers planifient la façon dont les réponses, les sources et l'incertitude apparaissent, comment les utilisateurs modifient ou signalent une réponse erronée, et comment votre équipe examine ces signalements, afin que la fonctionnalité soit honnête sur ses limites.

  • Un QA au-delà du scénario idéal

    Le QA maintient les jeux d'évaluation, teste la qualité des réponses, les autorisations de données et l'exposition à l'injection de prompt, et réexécute les contrôles de régression après les changements de modèle, de prompt ou de données.

  • Opérations et maîtrise des coûts

    Le DevOps exploite l'intégration avec la journalisation, des tableaux de bord d'usage et de coûts, la mise en cache et le routage des modèles, ainsi que des modèles à poids ouverts sur une infrastructure privée là où les règles de données l'exigent.

  • Mises à jour des modèles et des prompts

    Les fournisseurs changent et retirent des modèles. Nous testons les remplacements par rapport à votre jeu d'évaluation avant de basculer, et maintenons les prompts, la récupération et les coûts ajustés à mesure que l'usage augmente.

FAQ

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que le RAG, et en avons-nous besoin ?

La génération augmentée par récupération (RAG) permet à un modèle de répondre à partir de vos propres documents et données, et non seulement de son entraînement général. Vous en avez besoin lorsque les réponses doivent refléter des informations privées, spécialisées ou fréquemment changeantes. Nous ajoutons des références aux sources pour que les réponses puissent être vérifiées, et des règles d'accès pour que les utilisateurs ne récupèrent que le contenu qu'ils sont autorisés à voir.

Devons-nous faire du fine-tuning d'un modèle ou utiliser le RAG ?

La plupart des fonctionnalités devraient commencer par de bons prompts et de la récupération, car ils sont plus rapides à modifier et plus faciles à auditer. Le fine-tuning aide lorsque vous avez besoin d'un format, d'un ton ou d'un vocabulaire métier cohérent que le prompting ne peut pas maintenir, et permet parfois à un modèle plus petit et moins coûteux de faire le travail. Nous décidons en nous appuyant sur les résultats d'évaluation sur vos données, et non par défaut.

Pouvons-nous utiliser un modèle privé ou open source ?

Oui. Des modèles à poids ouverts tels que Llama ou Mistral peuvent fonctionner sur une infrastructure que vous contrôlez, ou nous pouvons utiliser des fournisseurs hébergés tels qu'OpenAI ou Claude avec des paramètres de compte et de rétention des données convenus. Notre propre travail de développement suit le forfait que vous choisissez : Ingénierie IA Privée / Locale ou Ingénierie Claude Code / OpenAI Codex.

Que coûte la construction et l'exploitation d'une fonctionnalité LLM ?

Le coût de construction dépend du périmètre : sources de données, intégrations, travail d'interface et profondeur d'évaluation. Le coût d'exploitation dépend de l'usage et du choix du modèle. Nous estimons les deux pendant la faisabilité, puis gérons le coût d'exploitation avec le routage des modèles, la mise en cache, les limites de tokens et des tableaux de bord d'usage que vous pouvez consulter.

Lectures associées

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Apportez un cas d'usage et des données d'exemple. Nous testerons la faisabilité, comparerons les modèles et esquisserons l'évaluation, les garde-fous et les coûts d'exploitation avant que vous ne vous engagiez.

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