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LLM : architecture d'entreprise, une solution flexible et adaptable
L'architecture robuste et flexible est essentielle pour tirer parti des LLM dans les entreprises. Elle permet l'accès à une vaste gamme de données et de fonctionnalités, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des données. #LLM #architecture #sécurité
Les LLM sont des modèles de ML capables de générer du texte, de traduire des langues, d'écrire des contenu créatif, et de répondre à des questions de manière pertinente. Ils offrent un large éventail de possibilités pour les entreprises, notamment dans les domaines du service client, du marketing, et de la recherche et développement.
Pour tirer pleinement parti des LLM, les entreprises ont besoin d'une architecture robuste et flexible. Une telle architecture doit permettre aux LLM d'accéder à un large éventail de données et de fonctionnalités, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des données.
L'image ci-dessus montre un schéma d'architecture d'une application LLM d'entreprise, composée de six composants :
La base vectorielle (Vector DB) est une base de données qui contient des vecteurs représentant les concepts et les relations entre eux. Elle est utilisée pour le traitement du langage naturel et pour la génération de texte.
La bibliothèque de prompts (Prompt Lib) est une collection de prompts prédéfinis qui peuvent être utilisés pour interagir avec le LLM.
Le modèle de langage (LLM) est le composant clé. Il est capable de générer du texte, de traduire des langues, d'écrire différents types de contenu créatif, et de répondre à des questions.
L'orchestrateur (Orchestrator) est un composant qui gère l'interaction entre les différents composants de l'architecture. Il est responsable de l'enchaînement du dialogue et des appels aux différents services.
La vérification de la sécurité (Sanity Check) est un composant qui vérifie la cohérence des prompts et des réponses générées par le LLM. Il est utilisé pour éviter les erreurs et les abus.
Le contrôle d'accès basé sur les rôles (Role-based AM) est un composant qui permet de contrôler l'accès aux différents contenus. Il est utilisé pour garantir la confidentialité et la sécurité des données.
Cette architecture offre plusieurs avantages :
Flexibilité : L'architecture est conçue pour être adaptable à différents besoins. Les entreprises peuvent ajouter ou supprimer des composants en fonction de leurs besoins spécifiques.
Performance : L'architecture est conçue pour être performante. Les différents composants sont optimisés pour fonctionner ensemble de manière efficace.
Sécurité : L'architecture intègre des mesures de sécurité pour garantir la confidentialité et la protection des données.
Cette architecture peut être utilisée pour développer des applications LLM pour une variété de domaines, tels que :
Service client : Les LLM peuvent être utilisés pour créer des chatbots capables de répondre aux questions des clients de manière informative et personnalisée.
Marketing : Les LLM peuvent être utilisés pour créer des contenus marketing personnalisés, tels que des e-mails, des publicités, et des landing pages.
Recherche et développement : Les LLM peuvent être utilisés pour analyser des données et générer des insights pour les équipes de recherche et développement.
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