Um guia prático para integrar a Nexa AI aos sistemas corporativos
A integração de recursos locais de IA em um ambiente de TI corporativo requer a consideração dos requisitos de compatibilidade e O&M, e as seguintes soluções são recomendadas:
- arquitetura de middlewareEnvolvimento do modelo Nexa por meio de uma API REST para criar interfaces de serviço padronizadas:
from nexa.server import ModelServer
server = ModelServer(port=8080)
server.deploy(model) - Adaptação do pipeline de dadosConexão com bancos de dados e sistemas corporativos comuns usando o módulo DataBridge da Nexa:
- Conector SAP/HANA
- Plug-in de processamento de fluxo do Kafka
- Camada de adaptação do SQLAlchemy - Programa de gerenciamento de versõesConfigurar o Nexa Model Registry para gerenciar modelos com várias versões, suportar testes AB e lançamentos em escala de cinza.
- Implementação em contêineresCrie um ambiente de tempo de execução portátil usando a imagem do Docker fornecida oficialmente
Exemplo de um cenário de integração típico: ao adicionar a funcionalidade de atendimento inteligente ao cliente a um sistema CRM, o modelo Nexa NLP é implantado como um microsserviço e faz interface com o sistema de ordens de serviço existente por meio do Enterprise Service Bus (ESB).
Cuidados: teste antecipadamente o desempenho do modelo em diferentes distribuições de dados comerciais; desenvolva um mecanismo de reversão para lidar com anomalias; monitore a frequência das chamadas de API para evitar a sobrecarga de recursos.
Essa resposta foi extraída do artigoNexa: uma pequena solução de IA multimodal que é executada localmenteO
