IBM e Arivonix collaborano per invocare watsonx.ai nelle pipeline di dati aziendali in tempo reale

L'integrazione consente alle organizzazioni di creare workflow di AI generativa di livello di produzione con governance completa, controllo operativo e consegna in tempo reale tra i sistemi aziendali. Questo segna un passo avanti strategico nel rendere gli LLM accessibili in modo nativo all'interno dell'infrastruttura aziendale senza compromettere la conformità, la trasparenza o la velocità.

1. Arricchimento AI in tempo reale all'interno dei workflow: grazie a questa integrazione, i modelli Granite di IBM possono essere richiamati come un passaggio all'interno delle pipeline Arivonix attive che alimentano casi d'uso come il riepilogo dei documenti, la classificazione contestuale, l'arricchimento dei metadati e il routing intelligente in pochi secondi.
2. Modelli trasparenti, conformi e verificabili: ogni invocazione del modello viene registrata con metadati completi, inclusi prompt, input, output e timestamp, garantendo la tracciabilità e la governance dalla sperimentazione alla distribuzione.
3. Creazione di prompt configurabili e a uso limitato di codice: le aziende possono creare prompt dinamici su misura per i loro workflow utilizzando l'interfaccia a uso limitato di codice di Arivonix, eliminando la necessità di un supporto ingegneristico costante e consentendo una rapida sperimentazione su larga scala.
4. Accesso plug-and-play al foundation model: IBM watsonx è disponibile preconfigurato e preintegrato, con gestione delle credenziali di livello aziendale e selezione flessibile dei modelli integrati nel livello di orchestrazione AI di Arivonix.
5. Controllo end-to-end dalla data ingestion all'output: poiché Arivonix si connette a fonti di dati non elaborati (API, file, database e formati strutturati, semi-strutturati e non strutturati) e fornisce i risultati ai sistemi operativi (foglio di calcolo, dashboard analytics, API e marketplace), l'intero ciclo di arricchimento dell'AI dalla preparazione dei dati all'output LLM, viene gestito in un'unica pipeline governata.

Questa integrazione trasforma IBM watsonx.ai in un componente sicuro e configurabile all'interno delle pipeline di dati aziendali. Il processo si svolge interamente all'interno del data fabric dell'utente, con piena trasparenza e modularità.

1. Selezione del modello: IBM watsonx.ai appare come una suite di foundation model all'interno dell'interfaccia Arivonix. Gli utenti possono scegliere tra modelli come Granite per supportare casi d'uso come riepilogo, arricchimento, classificazione e generazione di contenuti.
2. Configurazione delle credenziali: gli utenti si connettono al proprio spazio di lavoro watsonx.ai inserendo credenziali API sicure e URL degli endpoint. I controlli degli accessi basati sui ruoli e la crittografia vengono utilizzati per salvaguardare la connessione all'interno degli ambienti aziendali.
3. Prompt Authoring: i prompt vengono creati tramite un uso limitato di codice e allegati a passaggi specifici della pipeline Arivonix. Supportano una serie di attività, tra cui la generazione di testo, il riepilogo dei documenti, l'arricchimento dei metadati e le domande e risposte sensibili al contesto.
4. Esecuzione della pipeline: al tempo di esecuzione, la piattaforma Arivonix attiva automaticamente il modello watsonx.ai configurato. Il modello riceve input strutturati e ricchi di contesto e restituisce risultati elaborati in tempo reale. Questi output vengono indirizzati a fogli di calcolo, dashboard o database, se necessario.
5. Governance e verificabilità: tutte le interazioni del modello vengono registrate con le versioni dei prompt, gli input, gli output e i metadati di esecuzione. Ciò fornisce una tracciabilità completa, consentendo l'analisi dell'utilizzo, il monitoraggio e il reporting della conformità nei workflow AI.

Un caso d'uso aziendale comune basato su questa integrazione prevede l'arricchimento intelligente di documenti o entità. Ad esempio:

• Un analista aziendale carica un foglio di calcolo con i nomi dei fornitori.
• Arivonix recupera frammenti di notizie correlati, riepiloghi finanziari o dati firmografici.
• IBM watsonx.ai genera un riepilogo conciso e completo per ogni fornitore che segnala gli sviluppi recenti o i rischi di conformità.
• I risultati vengono reinseriti nel foglio di calcolo con le citazioni e il monitoraggio delle versioni per la verificabilità.

Questa architettura supporta applicazioni orizzontali per ricerche di mercato, procurement, conformità, onboarding dei clienti e gestione della conoscenza senza richiedere uno sviluppo personalizzato per ogni workflow.

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