Datawizz

L'utilisation de grands modèles de langage (LLM) puissants comme GPT-4 ou Claude entraîne souvent des coûts opérationnels importants, et leurs vastes capacités peuvent être excessives pour de nombreuses tâches spécifiques au sein de votre application. Vous avez besoin du juste équilibre entre performance et prix abordable.

Datawizz vous aide à atteindre cet équilibre. Il fonctionne comme une couche de routage intelligente positionnée entre votre application et divers modèles d'IA. En analysant vos requêtes, en facilitant l'entraînement de modèles de langage spécialisés (SLM) personnalisés plus petits et en dirigeant automatiquement le trafic, Datawizz garantit que vous utilisez le modèle le plus rentable et le plus précis pour chaque tâche. Les entreprises utilisant Datawizz constatent généralement des réductions de coûts de LLM allant jusqu'à 85 % et des améliorations de la précision supérieures à 20 % sur les tâches ciblées.

Principales fonctionnalités favorisant l'efficacité et la performance

• 🧠 Routage intelligent des modèles : Dirige automatiquement chaque requête d'IA vers le modèle le plus approprié, qu'il s'agisse d'un grand LLM ou d'un SLM rentable. Vous pouvez vous fier au routage intelligent de Datawizz ou définir vos propres règles basées sur le contenu, les balises ou les métadonnées utilisateur pour contrôler précisément les coûts et les performances.

• 💡 Formation de SLM personnalisés : Tire parti de vos interactions d'IA enregistrées et utilise des techniques de distillation des connaissances pour former des modèles plus petits (comme Phi-3, Llama 3.2, Command-R) adaptés à vos besoins spécifiques. Ces SLM peuvent coûter plus de 100 fois moins cher à exécuter que les grands modèles à usage général pour les tâches répétitives.

• 🔌 Intégration transparente : Conçu comme un remplacement direct utilisant les API compatibles OpenAI et Anthropic. L'intégration de Datawizz nécessite souvent de modifier une seule ligne de code dans votre configuration existante, ce qui minimise les perturbations et les efforts de développement.

• 📊 Analyse comparative des performances : Vous permet d'exécuter des évaluations sur différents modèles d'IA en utilisant vos propres données enregistrées. Comparez les performances selon diverses mesures pour prendre des décisions éclairées et fondées sur des données concernant les modèles qui servent le mieux votre application.

• 🔑 Propriété et contrôle des modèles : Les SLM formés à l'aide de vos données vous appartiennent entièrement. Vous pouvez télécharger les poids du modèle et les déployer sur n'importe quelle infrastructure, ce qui vous libère de la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et vous donne un contrôle total sur vos systèmes d'IA et le destin de vos données.

• 🛡️ Fiabilité et solutions de repli : Définissez facilement des modèles de sauvegarde. Si un fournisseur de modèle principal subit une panne ou si vous atteignez une limite de débit, Datawizz redirige automatiquement les requêtes vers votre option de repli désignée, ce qui améliore la résilience de votre application.

• 🗂️ Gestion complète des données d'IA : Enregistre et normalise automatiquement vos données d'inférence d'IA, quel que soit le modèle utilisé. Cela fournit des données cruciales pour la formation, l'analyse comparative, l'obtention d'informations sur les modèles d'utilisation, la gestion des coûts et la garantie de la conformité en matière de confidentialité grâce à des contrôles d'enregistrement précis.

Comment Datawizz fonctionne en pratique : Cas d'utilisation

1. Réduction des coûts d'IA du support client : Imaginez que votre chatbot traite des milliers de requêtes par jour. Datawizz peut acheminer les questions simples et fréquentes (par exemple, "Quelles sont vos heures d'ouverture ?") vers un SLM hautement efficace et formé sur mesure. Les requêtes plus complexes et nuancées sont automatiquement dirigées vers un modèle puissant comme Claude-3.5. Cela réduit considérablement votre coût par interaction sans impacter la qualité du support pour les problèmes complexes.

2. Amélioration de la précision pour l'extraction spécialisée : Une entreprise de technologie juridique utilise l'IA pour extraire des clauses spécifiques des contrats. Un LLM généraliste peut avoir des difficultés avec la terminologie spécialisée. En utilisant Datawizz, elle entraîne un SLM spécifiquement sur des documents juridiques. Datawizz achemine toutes les tâches d'extraction de clauses vers ce modèle spécialisé, ce qui permet d'obtenir une précision plus élevée que le LLM généraliste, tandis que d'autres tâches comme la synthèse de documents peuvent toujours tirer parti de modèles plus grands.

3. Optimisation des flux de travail de génération de contenu : Une agence de marketing utilise l'IA pour diverses tâches de contenu : rédaction de textes publicitaires, rédaction d'articles de blog et génération de mises à jour sur les médias sociaux. Avec Datawizz, elle peut acheminer les tâches de rédaction de textes courts (comme les tweets) vers un SLM rapide et peu coûteux (par exemple, Phi-3 Mini), tout en acheminant la génération d'articles de blog longs vers un modèle plus performant (par exemple, GPT-4o), en adaptant précisément l'outil à la complexité et au budget de la tâche.

Conclusion

Datawizz offre un moyen pratique et puissant d'affiner votre stratégie d'IA. Au lieu de vous fier à une approche unique, vous avez la possibilité d'utiliser intelligemment un mélange de modèles grands et spécialisés. Cela se traduit directement par des économies de coûts substantielles, des améliorations notables de la précision pour vos tâches principales et un meilleur contrôle de votre pile d'IA et de vos données. En s'assurant que le bon modèle traite la bonne requête, Datawizz vous aide à créer des applications alimentées par l'IA plus efficaces, performantes et durables.

Foire aux questions (FAQ)

1. Comment Datawizz s'intègre-t-il à mon application existante ?
   Datawizz offre des API compatibles OpenAI et Anthropic. Pour de nombreuses applications utilisant déjà ces SDK standard, l'intégration consiste à modifier l'URL du point de terminaison de l'API dans votre configuration, souvent une seule ligne de code. Aucune refactorisation majeure de la logique de votre application n'est généralement requise.

2. Puis-je utiliser des modèles au-delà d'OpenAI et d'Anthropic avec Datawizz ?
   Oui. Datawizz prend en charge le routage vers divers modèles et vous permet de former des SLM basés sur des architectures comme Llama 3.2, Phi-3, Cohere Command-R et Mistral. Il agit comme une passerelle centrale, simplifiant l'utilisation d'une stratégie multi-fournisseurs et multi-modèles.

3. Comment les modèles de langage spécialisés (SLM) sont-ils formés ?
   Datawizz utilise un processus appelé distillation des connaissances. Il analyse les requêtes que votre application envoie aux LLM et les réponses reçues (vos données enregistrées). Ces données sont ensuite utilisées pour former un modèle plus petit et plus efficace (le SLM) afin d'imiter le comportement du modèle plus grand spécifiquement pour vos tâches courantes, intégrant souvent vos commentaires (RLHF) pour un affinement supplémentaire.

4. Qu'advient-il de mes données lorsque j'utilise Datawizz ? Sont-elles sécurisées et privées ?
   Datawizz enregistre vos requêtes et réponses d'IA pour activer des fonctionnalités telles que le routage, l'analyse comparative et la formation de SLM. Vous avez un contrôle précis sur les données qui sont enregistrées (par exemple, désactiver l'enregistrement pour des utilisateurs spécifiques, masquer les informations personnelles identifiables). La plate-forme est conçue dans un souci de confidentialité, vous permettant de répondre aux exigences de conformité comme le RGPD. Il est important de noter que vous êtes propriétaire des SLM formés sur vos données.

5. Comment fonctionne la tarification, en particulier pour les SLM personnalisés ?
   Datawizz offre un déploiement sans serveur pour les SLM pris en charge avec une tarification par jeton, similaire aux principaux fournisseurs de LLM, mais généralement à un tarif beaucoup plus bas (par exemple, à partir de 0,10 $ par million de jetons d'entrée/sortie pour les modèles comme Llama 3.2 1B). Cela signifie que vous ne payez que ce que vous utilisez, et Datawizz gère la mise à l'échelle automatiquement, éliminant ainsi la nécessité de gérer une infrastructure complexe ou de payer des coûts horaires fixes pour les serveurs.