Sélection du modèle et architecture
Nous choisissons le modèle et le fournisseur selon vos cibles de précision, de latence et de coût, et concevons l'intégration pour que vous puissiez changer de modèle plus tard sans tout réécrire.
002Intégration LLM/GPT
Intégration de LLM et de GPT qui passe en production
Nous connectons de grands modèles de langage comme GPT et Claude à votre produit et à vos données, puis construisons autour d'eux la récupération, les garde-fous et l'évaluation, afin que la fonctionnalité tienne la route avec de vrais utilisateurs. C'est pour les CTO et responsables produit qui veulent une fonctionnalité d'IA en production, pas une démonstration qui s'effondre au premier cas limite.
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Ce que nous construisons
Ce que comprend une intégration LLM
Une fonctionnalité basée sur un LLM est plus qu'un simple appel API. Nous construisons tout le chemin qui va de vos données à une réponse fiable, ainsi que l'outillage nécessaire pour qu'elle le reste.
Récupération et ancrage (RAG)
Nous connectons le modèle à vos documents, bases de données et API grâce à des pipelines d'embedding et à la recherche vectorielle, afin que les réponses proviennent de vos données plutôt que des suppositions du modèle.
Ingénierie des prompts et du contexte
Nous concevons, versionnons et testons les prompts et les fenêtres de contexte qui pilotent votre fonctionnalité, en les traitant comme du code, avec révisions et tests de régression.
Utilisation d'outils et flux de travail d'agents
Lorsque la fonctionnalité doit agir, et pas seulement répondre, nous relions le modèle à vos API internes via l'appel de fonctions et le MCP, avec des permissions strictes sur ce qu'il peut toucher.
Garde-fous et sécurité
Filtrage des entrées, validation des sorties, gestion des données personnelles, et solutions de repli lorsque le modèle refuse ou se trompe. La fonctionnalité échoue de façon sûre plutôt que de vous mettre dans l'embarras.
Évaluation et contrôle des coûts
Des évaluations automatisées qui notent la qualité des réponses sur votre propre ensemble de test, ainsi qu'un suivi des jetons, une mise en cache et des limites de débit, afin que la qualité et les dépenses restent mesurables à mesure que l'usage croît.
Notre méthode de travail
Du cas d'usage à la fonctionnalité en production
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Cadrer le cas d'usage
Nous commençons par définir ce que la fonctionnalité doit accomplir, les données dont elle a besoin, et le coût d'une réponse erronée. Cela détermine le modèle, l'architecture et le niveau de validation à mettre en place.
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Prototyper sur des données réelles
Nous construisons une tranche fonctionnelle à partir de vos documents et requêtes réels dès les premières semaines, afin que vous jugiez la qualité des résultats sur vos données, et non sur une démo soignée.
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Fiabiliser et évaluer
Nous constituons le jeu d'évaluation, ajoutons des garde-fous, ajustons la recherche documentaire et les prompts en fonction de scores mesurés, puis effectuons des tests de charge sur la latence et le coût avant que quoi que ce soit n'atteigne les utilisateurs.
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Déployer et surveiller
Nous déployons dans votre stack avec journalisation, tableaux de bord qualité et alertes de coût, puis remettons la documentation et formons votre équipe à en assurer la maintenance et l'évolution.
Pourquoi Webisoft
Pourquoi les équipes nous confient leurs projets LLM
Beaucoup d'équipes savent appeler une API de modèle. L'écart se creuse au niveau de la qualité de la recherche documentaire, de l'évaluation et de l'ingénierie de production, là où nous concentrons l'essentiel de notre travail.
Des ingénieurs produit, pas des amateurs de prompts
Nous sommes un studio logiciel full-cycle. Votre fonctionnalité LLM bénéficie de la même rigueur d'architecture, de tests et de revue de code que le reste de votre produit.
Neutres envers les fournisseurs
Nous travaillons avec OpenAI, Anthropic et des modèles à poids ouverts, et recommandons en fonction de vos contraintes de précision, de confidentialité et de coût, pas d'un accord de revente.
Conçu pour vos contraintes de données
Nous concevons en fonction de vos exigences de confidentialité et de conformité, y compris les déploiements auto-hébergés et en VPC lorsque les données clients ne peuvent quitter votre infrastructure.
Vous possédez tout
Le code, les prompts, les jeux d'évaluation et l'infrastructure résident dans vos dépôts dès le premier jour. Aucune dépendance envers nous pour modifier un prompt ou changer de modèle.
FAQ
Questions fréquentes sur l'intégration LLM
(4)Cela dépend de vos besoins de précision, de vos contraintes de confidentialité des données, de votre budget de latence et de votre volume. Nous comparons généralement deux ou trois candidats sur vos propres cas de test dès le début du projet et laissons les résultats trancher, tout en concevant l'ensemble pour qu'un changement ultérieur reste peu coûteux.
Ancrage et validation. Nous limitons le modèle à répondre à partir du contexte récupéré, exigeons des citations lorsque cela compte, validons les résultats par rapport à des schémas et des règles, et concevons des solutions de repli honnêtes pour les questions auxquelles le système ne peut répondre. Les hallucinations sont ramenées à un taux acceptable et mesuré, plutôt que simplement espérées absentes.
Oui. Nous déployons des modèles à poids ouverts sur votre cloud ou votre matériel sur site lorsque les données ne peuvent quitter votre environnement, et nous construisons des configurations hybrides où les requêtes sensibles restent internes tandis que les requêtes générales utilisent une API hébergée.
Le coût récurrent dépend du volume de tokens, du choix du modèle et de la quantité de contexte transportée par chaque requête. Nous l'estimons dès le cadrage, puis le réduisons en production grâce à la mise en cache, à l'allègement des prompts et à l'orientation des requêtes simples vers des modèles moins coûteux, avec un suivi des coûts par fonctionnalité pour que vous connaissiez toujours le chiffre exact.
Là où nous ajoutons de la valeur
Des fonctionnalités LLM qui tiennent la route en production
L'écart entre une démo ChatGPT et une fonctionnalité produit fiable est là où la plupart des projets LLM s'enlisent. Notre travail couvre les couches peu spectaculaires qui font toute la différence : qualité de la recherche documentaire, évaluation, contrôle des coûts et garde-fous.
Génération augmentée par récupération (RAG)
La plupart des fonctionnalités LLM d'entreprise sont en réalité des problèmes de recherche documentaire : le modèle ne vaut que ce que vaut le contexte qu'on lui fournit. Nous construisons des pipelines RAG avec des stratégies de découpage réfléchies, une recherche hybride combinant embeddings et correspondance par mots-clés, ainsi que du reranking, en utilisant pgvector, Pinecone ou votre infrastructure de recherche existante. La qualité de la recherche documentaire est mesurée sur vos documents, jamais supposée.Sélection et routage des modèles
Les modèles de la classe GPT-4, Claude et les modèles à poids ouverts comme Llama offrent chacun des compromis différents entre coût, latence, qualité et contrôle des données. Nous comparons les candidats sur vos tâches réelles et routons souvent les requêtes, envoyant les requêtes simples vers des modèles économiques et réservant les modèles coûteux aux cas complexes. Cette seule décision de routage réduit fréquemment les dépenses d'inférence de manière significative.Évaluation et tests
On ne peut améliorer ce qu'on ne mesure pas, et les résultats d'un LLM ne se testent pas avec un assertEquals. Nous construisons des suites d'évaluation avec des jeux de données de référence, un scoring de type LLM-as-judge et des vérifications de régression exécutées à chaque changement de prompt ou de modèle. Cela transforme l'ingénierie des prompts, d'une démarche empirique, en une boucle d'ingénierie assortie de chiffres.Garde-fous et sécurité
Les fonctionnalités LLM en production doivent se protéger contre l'injection de prompts, les dérives hors sujet, les affirmations hallucinées et les fuites de données que l'utilisateur ne devrait pas voir. Nous superposons validation des entrées, filtrage des sorties, vérifications d'ancrage par rapport aux documents sources et permissions d'outils strictes. Pour les déploiements orientés clients, les chemins d'escalade vers des humains font partie de la conception, pas un ajout après coup.Ingénierie du coût et de la latence
Les coûts de tokens s'accumulent silencieusement, et des réponses lentes tuent l'adoption. Nous mettons en place la mise en cache des prompts, l'allègement du contexte, le streaming des réponses et la mise en cache sémantique des requêtes répétées, et nous instrumentons des tableaux de bord de coûts par fonctionnalité pour que les finances ne soient jamais surprises. Les budgets de latence sont fixés par cas d'usage, car un chatbot de support et un traitement de documents par lots ont des tolérances très différentes.Agents et utilisation d'outils
Au-delà du chat, nous construisons des systèmes LLM qui agissent : interroger des bases de données, appeler des API internes, rédiger des enregistrements dans votre CRM ou ERP. Les schémas d'outils sont conçus de façon restrictive avec des permissions explicites, et les workflows à plusieurs étapes comportent des points de contrôle où un humain valide avant toute action irréversible. Nous sommes francs sur les cas où l'autonomie des agents est prête, et ceux où elle ne l'est pas.
Notre approche
Le déroulement d'un mandat d'intégration LLM
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Qualification du cas d'usage
Nous commençons par vérifier si le cas d'usage se prête réellement aux LLM, car certains problèmes se résolvent mieux avec de la recherche, des règles ou du ML classique, pour une fraction du coût. Nous définissons ce à quoi ressemble un bon résultat, un résultat inacceptable, et quel est le coût d'un échec. Les cas d'usage qui passent ce filtre reçoivent un plan de prototype cadré. - 2
Prototyper sur des données réelles
En quelques semaines, nous construisons un prototype fonctionnel sur vos documents et données réels, et non des échantillons synthétiques, car le comportement de la recherche documentaire et des prompts change complètement avec des entrées réelles. Le prototype est livré avec un petit jeu d'évaluation afin que la qualité soit un chiffre, pas une opinion. C'est le point de décision pour investir ou non dans la fiabilisation en production. - 3
Fiabilisation pour la production
Le prototype devient un produit : authentification, limitation de débit, garde-fous, supervision, comportement de repli en cas de panne du fournisseur du modèle, et intégration dans votre application et votre modèle de permissions existants. Nous élargissons la suite d'évaluation et l'intégrons à l'intégration continue, afin qu'aucun changement de prompt ou de modèle ne soit déployé à l'aveugle. La gestion des données est verrouillée pour respecter vos exigences de conformité. - 4
Lancement, mesure, itération
Le déploiement commence avec un groupe d'utilisateurs restreint et des indicateurs de succès explicites, comme le taux de déviation, le taux d'achèvement des tâches ou le temps économisé, mesurés par rapport à une référence. Les retours des utilisateurs et les échecs journalisés alimentent une boucle d'itération hebdomadaire sur les prompts, la recherche documentaire et l'UX. Nous remettons tableaux de bord et guides pratiques pour que votre équipe puisse continuer à ajuster une fois le mandat terminé.
FAQ
Questions que se posent les acheteurs avant un projet LLM
(6)- Les coûts d'exploitation dépendent du volume de tokens, du choix du modèle et de la taille du contexte, et ils évoluent avec l'usage d'une façon que le logiciel traditionnel ne connaît pas. Un assistant de support traitant des milliers de conversations par mois peut coûter de quelques centaines à quelques milliers de dollars en inférence, tandis qu'un traitement lourd de documents peut coûter bien davantage. Nous modélisons les volumes attendus avant de construire, concevons avec mise en cache et routage pour contrôler les dépenses, et vous fournissons des tableaux de bord de coûts par fonctionnalité afin que la facture ne soit jamais un mystère.
- Oui, avec la bonne configuration. Les principaux fournisseurs d'API proposent des conditions entreprise sans entraînement sur vos données et fournissent des accords de traitement des données, et des options d'hébergement régional existent via Azure OpenAI, AWS Bedrock ou Google Vertex. Pour des exigences plus strictes, des modèles à poids ouverts peuvent fonctionner entièrement au sein de votre infrastructure. Le risque pratique le plus important est interne : une fonctionnalité LLM doit respecter vos permissions documentaires existantes afin que les utilisateurs ne puissent pas récupérer un contenu auquel ils n'ont jamais eu accès, et nous concevons la recherche documentaire en conséquence.
- On les réduit structurellement, puis on contient ce qui reste. Ancrer les réponses dans les documents récupérés, instruire le modèle à citer ses sources et à refuser de répondre en l'absence de preuves, et valider les résultats par rapport au matériel source réduisent tous substantiellement le taux d'hallucination. Pour les résultats à fort enjeu, nous ajoutons une passe de vérification ou une révision humaine. Ce que nous ne ferons pas, c'est promettre zéro hallucination, et tout fournisseur qui le fait vous vend un problème. La véritable question d'ingénierie est de savoir quel taux d'erreur le cas d'usage peut tolérer et comment les erreurs sont détectées.
- Commencez par le prompting et le RAG, car ils sont moins coûteux, plus rapides à itérer et permettent de maintenir les connaissances à jour sans réentraînement. Le fine-tuning se justifie lorsque vous avez besoin d'un style ou d'un format cohérent à grande échelle, d'un comportement spécifique au domaine que le prompting ne peut atteindre, ou de modèles plus petits pour respecter des objectifs de latence et de coût. Il ne résout pas la fraîcheur des connaissances, car un modèle fine-tuné ne connaîtra toujours pas les données d'hier. En pratique, de nombreux systèmes en production combinent un petit modèle fine-tuné avec le RAG, et nous comparons avant de recommander l'un ou l'autre.
- C'est un risque opérationnel bien réel, car les fournisseurs retirent leurs modèles selon leur propre calendrier et le comportement évolue d'une version à l'autre. Nous architecturons derrière une couche d'abstraction afin que changer de fournisseur ne soit qu'une simple modification de configuration, et la suite d'évaluation constitue le filet de sécurité : quand une nouvelle version du modèle arrive, vous relancez les évaluations et voyez exactement ce qui a changé avant vos utilisateurs. Les équipes sans évaluations découvrent les régressions via les plaintes des clients, ce qui est la manière la plus coûteuse.
- Commencez par un court mandat de cadrage où nous classons vos cas d'usage candidats selon leur faisabilité, leur risque et leur valeur commerciale, puis construisons un prototype sur des données réelles. Un seul prototype fonctionnel enseigne plus à votre organisation que des mois de présentations stratégiques, et il produit les chiffres de coût et de qualité nécessaires à une décision d'investissement. Nous incluons délibérément vos ingénieurs dans la construction afin que la compétence se transfère en interne plutôt que de rester chez nous.
