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AI Development
Intégration de LLM (OpenAI, etc.)
Services experts d'intégration de LLM. Nous intégrons OpenAI, Claude, Gemini et des modèles open source dans vos applications avec RAG, le fine-tuning et le prompt engineering.
Commencer92%+
Précision du modèle
<200ms
Latence d'inférence
Production-Grade
Systèmes d'IA
Enterprise-Secure
Architecture
Catégorie de service
Ingénierie LLM
Idéal pour
Aux équipes produit ajoutant de l'IA conversationnelle, de l'intelligence documentaire ou des flux de travail assistés par IA à leurs applications.
Chronologie
3 – 8 semaines
Pourquoi choisir MicrocosmWorks pour l'intégration de LLM ?
Intégrer efficacement les LLM nécessite plus que de simples appels d'API. Nous concevons des architectures LLM robustes avec une récupération intelligente, une gestion du contexte, des garde-fous (guardrails) et des stratégies de repli (fallback). Nos intégrations sont éprouvées en production avec une gestion adéquate des erreurs, une optimisation des coûts et un suivi de la qualité des réponses.
Nos capacités d'intégration de LLM
- Développement de pipelines RAG — Construisez des systèmes de génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation) qui ancrent les réponses des LLM dans vos données propriétaires avec une grande précision et de faibles taux d'hallucination.
- Orchestration multi-modèles — Concevez des architectures qui acheminent les requêtes vers le modèle optimal en fonction de la complexité, du coût et des exigences de latence.
- Fine-Tuning personnalisé — Effectuez le fine-tuning de modèles sur vos données de domaine pour des tâches spécialisées, améliorant la précision tout en réduisant les coûts de tokens de 5 à 10 fois.
- Systèmes de Prompt Engineering — Mettez en place une gestion systématique des prompts avec versioning, tests A/B et frameworks d'évaluation automatisés.
- Garde-fous (Guardrails) & Sécurité — Implémentez le filtrage de contenu, la détection de PII, la validation des sorties et la limitation de débit pour des interactions d'IA sûres et conformes.
- Streaming & Temps réel — Construisez des UIs réactives avec le streaming de tokens, le rendu progressif et les mises à jour optimistes pour une latence perçue inférieure à la seconde.
Pile technologique
Nous nous intégrons avec tous les principaux fournisseurs de LLM — OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini, et des modèles open source via vLLM. Nos stacks RAG utilisent Pinecone, Weaviate ou pgvector pour la récupération, LangChain ou une orchestration personnalisée, et Next.js avec streaming pour des frontends réactifs.
À qui s'adresse cette solution
Aux équipes produit qui souhaitent ajouter de l'IA conversationnelle, de l'intelligence documentaire ou des flux de travail assistés par IA à leurs applications. Que vous ayez besoin d'un chatbot pour les clients, d'un assistant de connaissances interne ou d'une génération de contenu basée sur l'IA, nous fournissons des solutions LLM qui fonctionnent de manière fiable à grande échelle.
Notre processus
1
Audit des exigences et des données
Définir les cas d'utilisation, auditer les sources de données disponibles et établir des repères de précision et des critères de succès.
2
Conception de l'architecture
Concevoir le pipeline RAG, sélectionner les modèles, planifier la stratégie d'embedding et définir les exigences des garde-fous (guardrails).
3
Implémentation
Construire la couche d'intégration, implémenter le pipeline de récupération, développer les composants UI et configurer le streaming.
4
Évaluation et ajustement
Exécuter des suites d'évaluation, ajuster les paramètres de récupération, optimiser les prompts et valider la qualité des réponses.
5
Production et surveillance
Déployer avec le suivi des coûts, la surveillance de la qualité, l'analyse d'utilisation et l'alerte automatisée en cas de dégradation.
Pile technologique
Fournisseurs de LLM
OpenAI GPT-4Anthropic ClaudeGoogle GeminiLlamaMistral
Orchestration
LangChainLlamaIndexSemantic KernelPipelines personnalisés
Bases de données vectorielles
PineconeWeaviatepgvectorQdrantChromaDB
Infrastructure
Vercel AI SDKNext.jsFastAPIRedisPostgreSQL
Industries que nous servons
SaaSLegal TechHealthTechFinTechÉducationSupport clientContenu
Prêt à intégrer des LLM dans votre produit ?
Construisons une fonctionnalité alimentée par LLM qui offre des interactions d'IA précises, rapides et sûres à vos utilisateurs.
Questions fréquemment posées
Nous intégrons OpenAI GPT-4, Claude, Gemini, Llama, et d'autres LLM dans vos applications avec prompt engineering, RAG pipelines, fine-tuning, function calling, des sorties structurées et un routage de modèles optimisé pour les coûts.
Le développement de l'intégration de LLM et d'OpenAI chez MicrocosmWorks varie de 25 à 50 $/heure, comprenant l'intégration d'API, l'ingénierie des prompts, la mise en œuvre de RAG, et le déploiement en production avec supervision.
Oui, nous construisons des pipelines RAG qui indexent vos documents dans des bases de données vectorielles comme Pinecone ou Weaviate, mettent en œuvre la recherche sémantique avec des embedding models, et génèrent des réponses précises, citant leurs sources, en utilisant vos données propriétaires.
Nous mettons en œuvre la mise en cache sémantique, l'optimisation des prompts pour réduire l'utilisation des jetons, le routage des modèles qui utilise des modèles moins chers pour les requêtes simples, le traitement par lots pour les requêtes non en temps réel, et des modèles plus petits et affinés qui remplacent les appels d'API coûteux pour des tâches spécifiques.
Oui, nous mettons en œuvre l'analyse des sorties avec des formats structurés, le filtrage de contenu, la détection d'hallucinations à l'aide de vérifications d'ancrage, la rédaction de PII, et des systèmes de garde-fou qui valident les réponses des LLM avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs finaux.