---
title: Veileder for utforming av bedriftsplattformer for generativ kunstig intelligens
url: https://www.elseif.net/no/veileder-for-utforming-av-bedriftsplattformer-for-generativ-kunstig-intelligens
published: 2026-10-01T07:51:18+00:00
language: no
section: Modeller
source: https://habr.com/ru/articles/1086836/?utm_campaign=1086836&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: LangChain
publisher: elseif
---

# Veileder for utforming av bedriftsplattformer for generativ kunstig intelligens

En guide for utforming av bedriftsplattformer for generativ kunstig intelligens anbefaler at man ikke starter med teknologivalg som LangChain eller vektordatabaser, men i stedet fokuserer på arkitektoniske spørsmål og betingelser før implementering.

Det er avgjørende å fastsette plattformens mål, brukere og krav til funksjonalitet, drift og sikkerhet. Sentrale arkitektoniske utfordringer inkluderer hvem som har tilgang til data, hvor rettigheter kontrolleres, hvilke komponenter som må skaleres uavhengig, og hvordan systemet håndterer utilgjengelighet hos eksterne leverandører.

Ikke-funksjonelle krav må skilles fra selve implementeringen. I det beskrevne prosjektet er det definert krav til belastning, responstid, tilgjengelighet, skalerbarhet, sikkerhet, revisjon, gjenoppretting etter feil og lagringstid for data. Spesifikke mål inkluderer en P95 for fullstendig svar på maksimalt 20 sekunder, støtte for opptil 1 million dokumenter eller 10 millioner biter, samt autorisasjon før beskyttede data sendes til en stor språkmodell.

Ved bruk av C4 Context-metoden identifiseres systemets grenser basert på ansvar og livssyklus fremfor fysisk plassering. Plattformen samhandler med tre hovedtyper brukere: en bedriftsleverandør for identitet, bedriftens dokumentlagre og et bedriftssystem for sikkerhetsovervåking.

I containerarkitekturen foreslås en modulær monolitt for kjernegrensesnittet for å unngå kompleksiteten ved for mange mikrotjenester i startfasen. Logiske områder som identitet, chatter, dokumenter, autorisasjon, revisjon og integrasjoner holdes samlet. Unntak er komponenter med andre belastningsprofiler, slik som en arbeider for dokumentinntak og en kunstig intelligens-orkestrator, som skal skaleres separat.

Teknologistakken er delt mellom .NET 10 for applikasjons- og bedriftslaget, og Python for områder der økosystemet for maskinlæring er viktigst. Dette innebærer en avveining der økt kompleksitet i utrulling og sporing aksepteres for å kunne skalere arbeidsbelastninger for kunstig intelligens uavhengig og bruke spesialiserte biblioteker.