IlustratifSolusi AI

Dari ide AI menjadi solusi yang terkelola

Bagaimana permintaan akan asisten AI menjadi solusi yang tercakup, terkelola, dan dapat diuji sebelum model apa pun dipilih.

IntisariPutuskan apa yang harus ditolak asisten, dan siapa yang memiliki setiap kegagalan, sebelum memutuskan apa yang bisa dijawabnya.

Desain referensi ilustratif. Menunjukkan cara saya mendekati jenis masalah ini, dan bukan catatan proyek yang pernah dikerjakan.

Konteks
Sebuah organisasi menginginkan asisten yang menjawab pertanyaan bisnis dari datanya sendiri.
Peran saya
Penulis desain referensi ini, bukan sistem yang pernah dikerjakan.
Fokus
Perumusan use case, Orkestrasi alur kerja, Akses berbasis peran, Audit logging

Masalah dan batasan

Masalah

Permintaannya berupa kemampuan ("tanya data kita"), bukan kebutuhan. Cakupan melebar, tidak ada yang memiliki cacat, dan tak seorang pun bisa menjelaskan seperti apa "baik" itu.

Batasan

  • Jangan pernah memperluas hak akses pengguna.
  • Angka berasal dari data yang terkelola, bukan dari ingatan model.
  • Setiap permintaan, termasuk yang ditolak, dapat diaudit.
  • Target latensi berbeda menurut jenis pertanyaan.

Opsi yang dipertimbangkan

  • Tidak dipilih

    Asisten terbuka di atas seluruh data

    Demo tercepat, tetapi masalah hak akses, akurasi, dan kepemilikan baru muncul setelah peluncuran.

  • Tidak dipilih

    Hanya dasbor dan laporan tetap

    Dapat diprediksi dan mudah dikelola, tetapi pertanyaan baru tetap tak terjawab.

  • Dipilih

    Asisten bergerbang di atas lapisan data terkurasi yang sadar hak akses

    Awalnya lebih sempit, dengan setiap kegagalan bernama dan dapat diuji.

Arsitektur

Perlakukan asisten sebagai alur kerja yang terkelola, bukan jendela obrolan. Setiap permintaan diklasifikasi, diperiksa terhadap hak akses dan ketersediaan data, dijawab hanya dari lapisan data terkurasi, lalu dicatat.

Pilih komponen mana pun untuk melihat fungsinya dan bagaimana ia terhubung. Diagram ini ilustratif: menunjukkan bentuk sebuah solusi, bukan sistem tertentu.

Arsitektur referensi ilustratif

  1. Permintaan

  2. Putuskan

  3. Ambil

  4. Jawab

  5. Amati

Pilih sebuah komponen

Pilih blok mana pun untuk membaca fungsinya dan bagaimana ia terhubung dengan yang lain.

Permintaan pengguna
Pertanyaan bahasa alami dari pengguna yang sudah masuk dengan peran yang diketahui.
Gerbang keputusan
Memeriksa maksud, ambiguitas, hak akses, dan ketersediaan data. Gerbang yang gagal mengembalikan pesan yang spesifik dan dapat dijelaskan.
Lapisan data terkelola
Data terkurasi bersifat baca-saja dengan aturan akses tingkat baris dan kolom diterapkan sebelum hasil apa pun dikembalikan.
Orkestrasi dan model
Menyusun kueri, memanggil model untuk perumusan atau penalaran, lalu merakit jawaban beserta sumbernya.
Audit dan evaluasi
Setiap permintaan, penolakan, dan jawaban dicatat; set evaluasi tetap mengukur kualitas dari waktu ke waktu.

Keputusan dan trade-off

  1. Lewatkan setiap permintaan melalui gerbang eksplisit sebelum pemanggilan model apa pun.

    Trade-offGerbang menambah upaya desain dan sedikit latensi, tetapi mengubah kegagalan yang samar menjadi kegagalan bernama yang dapat diuji.

  2. Beri asisten akses baca-saja yang sadar hak akses ke data terkurasi.

    Trade-offSebagian pertanyaan memang tak bisa dijawab. Kontrol akses tetap berada di lapisan data, bukan di prompt.

  3. Bagi kepemilikan: antarmuka memiliki pengalaman pengguna, platform memiliki perilaku model.

    Trade-offDua pemilik perlu kosakata kesalahan bersama, dan cacat berhenti dilempar antartim.

Cara pengerjaannya

  1. Rumuskan

    Gambarkan keputusan tiap kelompok pengguna dan tulis kriteria penerimaan dalam bahasa sehari-hari.

  2. Anggarkan

    Tetapkan target latensi per jenis pertanyaan, bukan satu angka global.

  3. Gerbangi

    Tentukan tiap gerbang keputusan dan apa yang dilihat pengguna saat gerbang menghentikan permintaan.

  4. Pilih

    Pilih pendekatan orkestrasi berdasarkan kendali, kemudahan perawatan, dan keterampilan tim.

  5. Uji

    Sepakati set evaluasi dan kolom audit sebelum build pertama.

Pelajaran dan langkah berikutnya

Status saat iniDesain referensi ilustratif. Belum diimplementasikan seperti yang dijelaskan.

Pelajaran: fitur yang terdengar kecil, seperti pertanyaan "bagaimana jika", sering menyembunyikan keputusan cakupan terbesar. Namai, lalu terima atau tolak dengan sengaja.

Langkah berikutnya

  • Tulis set evaluasi pertama dari pertanyaan pengguna yang nyata dan sepakati ambang lulusnya.
  • Buat prototipe gerbang keputusan dengan beberapa permintaan representatif.
  • Tentukan kolom audit dan aturan retensi bersama orang yang akan meninjaunya.

Mari kita bahas

Jika masalah seperti ini terdengar akrab, saya ingin mendengar bagaimana ia muncul di tempat Anda.