Une architecture LLMOps de production pour Snowflake

Si vous avez déjà codé en dur une invite, l'avez déployée en production, puis avez dû la modifier trois semaines plus tard, vous connaissez la difficulté : déploiements de code complets, redémarrages de services, aucune capacité de restauration et aucune visibilité sur la version réellement en cours d'exécution. Après avoir créé des pipelines de traitement des réclamations d'assurance basés sur LLM sur Snowflake, j'ai appris que traiter les invites comme du code est fondamentalement erroné : ce sont des artefacts qui nécessitent des stratégies indépendantes de versionnage, de déploiement et d'évaluation. Cet article partage l'architecture complète qui a résolu ce problème : utilisation du registre de modèles de Snowflake comme registre d'invite, déploiement via Snowpark Container Services pour le streaming et procédures stockées pour les flux de travail, et mise en œuvre d'une double évaluation avec TruLens et Experiment Tracking. Le résultat ? Modifiez les invites sans toucher au code de l'application, effectuez des tests A/B en production en toute confiance et maintenez une observabilité totale sur l'ensemble de votre pile LLM, le tout natif de Snowflake.

Répartition de l'architecture