Nuestra oferta para proyectos de AI general

En CROSS by Micropole somos especialistas en innovación e inteligencia artificial, con especial atención a los proyectos de IA Generativa. Nuestra metodología está diseñada para responder a los complejos retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de implantar soluciones de IA. Descubra nuestra oferta y nuestro enfoque.

Desafíos encontrados

Los proyectos de investigación genética presentan problemas específicos:

• Seguridad: garantizar la seguridad de las aplicaciones y los agentes de IA es primordial. Las organizaciones deben garantizar que los sistemas de IA respetan la confidencialidad de los datos y su reputación. Integramos medidas de seguridad a lo largo de todo el proceso de desarrollo y despliegue.
• Optimización de la producción: una vez seleccionados los modelos, hay que optimizarlos para la producción. Esto incluye la reducción de los costes relacionados con el uso de herramientas y la mejora del rendimiento.
• Despliegue multimodal: pasar de un modelo único a modelos multimodales y flujos de trabajo automatizados supone un reto de coordinación y gestión.
• Mejora continua: consiga que los beneficios de las inversiones puntuales se traduzcan en mejoras continuas para maximizar los beneficios de las soluciones de IA.
• Gestión de datos: garantizar la confidencialidad de los datos y el cumplimiento de la normativa es una prioridad.

Nuestra metodología

Adoptamos un enfoque estructurado y colaborativo para la ejecución de proyectos de IA general, apoyándonos en las capacidades de Azure y Azure IA Foundry. Nuestra metodología incluye las siguientes fases:

Diseño y selección del modelo

Comenzamos con la fase de diseño, en la que evaluamos las necesidades específicas de cada cliente y seleccionamos los modelos más adecuados utilizando Azure AI Foundry. Esta fase incluye :

• Selección del modelo: elegir el mejor modelo para un caso de uso específico puede ser complejo. Ayudamos a nuestros clientes a evaluar y comparar varios modelos para elegir el que ofrezca los resultados más adecuados y el mejor rendimiento.
• Evaluación del rendimiento: analizamos los casos de uso y las métricas de evaluación necesarias para garantizar que el modelo seleccionado es el más eficaz. Por ejemplo, para un caso de uso de un resumen de texto, las métricas de evaluación deben reflejar la calidad del resumen producido.
• Acceso a modelos: utilizamos Azure AI Foundry, que permite acceder instantáneamente a una amplia biblioteca de modelos, tanto internos de Microsoft como externos, como GPT-4 de OpenAI o Llama de Meta.
• Experimentación y creación de prototipos: utilizamos API de infrarrojos y técnicas de benchmark para probar los modelos. Esto incluye la definición de evaluaciones, la optimización y, por último, la puesta en producción.
• Modélisation continue : le modèle qui convient aujourd'hui pourrait ne pas être le meilleur demain. Azure AI Foundry permite una actualización continua de los modelos, lo que garantiza un rendimiento óptimo.

Personalización y optimización

La personalización es un elemento crucial para maximizar la eficacia de los modelos de AI.

Esto permite a los usuarios obtener soluciones más adaptadas a sus necesidades específicas, al tiempo que se reducen los costes y se favorece la innovación.

Para ello, Azure AI Foundry permite crear y personalizar los agentes de IA y conectarlos a diversas fuentes de datos, como bases de datos SQL o Fabric, para obtener respuestas más precisas y pertinentes.

Para mejorar el rendimiento de los modelos, es necesario utilizar técnicas como la vectorización, la fragmentación y la indexación:

• La vectorización consiste en convertir los datos en vectores para que los modelos puedan comprenderlos.
• El chunking divide los datos en cadenas más pequeñas para simplificar su tratamiento.
• La indexación permite recuperar los datos pertinentes en función de la solicitud del usuario.

También es posible definir acciones específicas a través de Azure Function, lo que permite a los agentes realizar tareas de forma autónoma en respuesta a las solicitudes.

Por último, Azure AI Foundry ofrece herramientas para personalizar los modelos, como las técnicas de "generación aumentada de recuperación" (RAG) y de ajuste fino, que garantizan resultados óptimos para casos de uso específicos.

Depósito seguro

Utilizamos Azure AI Foundry para implementar agentes de IA de forma segura gracias a varias medidas de seguridad sólidas. Estas medidas incluyen la gestión de accesos, la protección de datos y las evaluaciones de seguridad para garantizar la conformidad y la seguridad de las soluciones de IA desplegadas.

Para los despliegues multiagente, utilizamos Semantic Kernel y AutoGen para orquestar las interacciones entre los agentes y garantizar al mismo tiempo la máxima seguridad.

Azure AI Foundry también ofrece herramientas para la supervisión continua del rendimiento de los modelos de IA, lo que permite una gestión proactiva y segura. Las medidas de seguridad incluyen el uso de Azure AI Content Safety para vigilar y proteger los mensajes ofensivos, los intercambios y las violaciones de la seguridad.

Herramientas de gobernanza y técnicas de control

Tras el despliegue, implantamos un sistema de control y gestión continua para supervisar el rendimiento de los modelos IA. Utilizamos herramientas de control y técnicas de observación para garantizar un uso óptimo y seguro de las soluciones:

• Gestión de cuotas: límites en el número de tokens o de API por segundo.
• Rapports IA : rapports détaillés sur l'utilisation et la performance des modèles.
• Gestión de avisos: supervisar y evaluar las interacciones entre los usuarios y el modelo de IA.
• Automatización y supervisión: utilice Azure Monitoring y GitHub para supervisar el rendimiento y automatizar las tareas.

Notre expertise

Como especialistas en Azure y Azure IA Foundry, disponemos de las competencias y la experiencia necesarias para implantar soluciones de IA que respondan a su especialidad. Trabajamos en estrecha colaboración con Microsoft para utilizar las últimas innovaciones en materia de IA y ofrecer a nuestros clientes soluciones eficaces y seguras.

Algunos ejemplos de uso

• Automatización: Utilización de la IA para automatizar procesos empresariales, reduciendo así los costes y aumentando la eficacia.
• Compromiso con el cliente : Desarrollo de agentes conversacionales avanzados para mejorar la interacción con los clientes y aumentar su satisfacción.
• Productividad: Aumento de la productividad individual mediante herramientas IA personalizadas y optimizadas.

Conclusión

En CROSS, by Micropole transformamos sus retos en oportunidades gracias a la inteligencia artificial. Nuestra oferta de proyectos de IA general, respaldada por nuestra experiencia en Azure y Azure AI Foundry, está diseñada para responder a sus necesidades específicas y permitirle alcanzar sus objetivos de forma eficaz y segura.

Únase a nosotros en esta aventura y descubra cómo las soluciones de IA Générative pueden revolucionar su organización.