IA sovrana: controllo di modelli, dati, infrastrutture e dipendenze
L'IA sovrana riguarda il controllo effettivo su modelli, dati, infrastrutture, software, operazioni e dipendenze strategiche — non semplicemente dove è ospitato un modello di IA.
Modello di riferimento: Capacità LLM
Controlli costo e latenzaGovernance e auditAnti-patternPanoramicaPortafoglio casi d’usoLimiti dei datiValutazione e gate di qualità
Modello di Riferimento delle Capacità LLM
L'adozione di LLM in azienda richiede governance, valutazione, auditabilità e controlli dei costi. Questo modello definisce la mappa delle capacità.
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Panoramica Portfolio di Casi d'Uso Confini dei Dati Valutazione e Controlli di Qualità Governance e Auditabilità Controlli di Costo e Latenza Anti-Pattern Avvia il Playbook per l'Adozione di LLMConcetti Fondamentali (Capacità LLM)
Versionamento dei Prompt Metriche di Valutazione LLM Rischio di Allucinazione Grounding e RAG Redazione PII Routing del Modello Costo per Task Monitoraggio del Drift Log di Audit AI Human-in-the-LoopArticles
MLOps vs LLMOps: cosa cambia quando il modello è un LLM
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