Bouw de basis één keer.
Hergebruik ze in je AI-projecten.
Een gedeeld engineeringframework geeft een farmaceutisch bedrijf herbruikbare componenten voor gestructureerde en gevalideerde workflows met taalmodellen.
Een toonaangevend farmaceutisch bedrijf
De uitdaging
Een toonaangevend farmaceutisch bedrijf had een schaalbaar en toekomstgericht framework nodig om meerdere AI-projecten uit te rollen. De grootste uitdaging was een consistente basis te bouwen om uiteenlopende bedrijfsprocessen te automatiseren en te verbeteren, met betrouwbaarheid, herbruikbaarheid en onderlinge compatibiliteit over toepassingen heen.
Het bedrijf zocht een oplossing die dubbel werk vermindert, projecten sneller oplevert en de outputkwaliteit hoog houdt, zeker in kritieke contexten waarin taalmodellen worden gebruikt.
De oplossing
We ontwikkelden een generiek, herbruikbaar AI-framework, specifiek ontworpen voor de toekomstige GenAI-initiatieven van de klant.
De kern is een API-framework voor Python, afgestemd op taalmodellen en geoptimaliseerd voor gestructureerde, gevalideerde en betrouwbare integratie. Belangrijke onderdelen:
- Gestructureerde LLM-output met Pydantic-modellen en dataclasses, voor een heldere integratie tussen taalmodellen en bedrijfslogica
- Een architectuur die validatie centraal stelt: elk modelantwoord wordt automatisch gecontroleerd en verbeterd als het niet aan de vastgelegde criteria voldoet
- Ondersteuning voor zowel gesloten als lokaal gehoste modellen, via aanbieders zoals OpenAI en Google of via interne implementaties
- Schaalbare API-implementatie voor productie op basis van FastAPI, geschikt voor veel gelijktijdige verzoeken en eenvoudige integratie met externe diensten
- Afhandeling van gebruikslimieten op componentniveau, voor robuustheid bij grote volumes
- Technische componenten die taalmodellen aanvullen en hallucinaties verminderen door gegenereerde output te combineren met gestructureerde, regelgebaseerde validatie
Daarnaast bundelden we gebruiksklare componenten voor hergebruik in projecten: een component om tabellen te bevragen, een multi-agentsysteem, een vertaler, een contenttagger en een generator voor wetenschappelijke onderbouwing.
Het resultaat
Een uniform, robuust platform dat standaardiseert hoe AI-functionaliteit binnen de organisatie wordt ontwikkeld, gevalideerd en geïmplementeerd.
Het framework maakt AI-projecten efficiënter, beter onderhoudbaar en betrouwbaarder. Nieuwe oplossingen kunnen sneller worden gebouwd, met minder overhead en meer vertrouwen in hun kwaliteit.
Door de flexibiliteit van taalmodellen te combineren met degelijke engineering kan de klant GenAI opschalen over domeinen heen, van interne automatisering tot toepassingen voor externe gebruikers, met behoud van controle en consistentie.