SAP Generative AI Hub — Pratique : orchestration, grounding, masquage, filtrage
À jour au 2026-09-23
Atelier pratique sur le generative AI hub de SAP AI Core (brique d'AI Foundation dans la SAP Business AI Platform). Vous provisionnez le plan extended (une porte à sens unique), réutilisez ou créez le déploiement d'orchestration, appelez POST /v2/completion depuis le SAP Cloud SDK for AI et activez le templating, le grounding (help.sap.com, API Vector, pipelines gérés), le masquage des données (SAP Data Privacy Integration) et le filtrage de contenu (Azure Content Safety, Llama Guard 3). Les prompts passent dans le prompt registry avec des templates déclaratifs synchronisés depuis Git. Deux actions datées : l'orchestration v1 s'arrête le 31 octobre 2026, et masking_providers a cédé la place à providers. Les coûts suivent la chaîne tokens → GenAI tokens → capacity units de la note SAP 3437766 — jamais un prix inventé.
Ce que vous apprendrez
- Provisionner correctement le generative AI hub : plan extended de SAP AI Core, plan standard de SAP AI Launchpad, clé de service, connexion de workspace et les quatre collections de rôles genai/prompt — et expliquer pourquoi le plan extended ne peut pas être rétrogradé
- Retrouver ou créer un déploiement d'orchestration (scénario et exécutable « orchestration ») dans un resource group nommé et appeler POST /v2/completion depuis le SAP Cloud SDK for AI en TypeScript et en Python
- Configurer les cinq modules de l'orchestration v2 — prompt_templating, grounding, masking, filtering, translation — et lire les intermediate_results pour prouver ce que le modèle a réellement reçu
- Ancrer les réponses sur help.sap.com, sur une collection de l'API Vector et sur un pipeline géré (SharePoint, S3, SFTP, Work Zone, Document Management, ServiceNow, Google Drive), en respectant le label document-grounding et les limites des pipelines
- Versionner prompts et configurations d'orchestration dans le prompt registry (impératif en conception, synchronisation Git déclarative en exécution) et expliquer la chaîne de facturation tokens → GenAI tokens → capacity units sans inventer de prix
Aperçu du module
Ce module est un atelier, pas une plaquette. À la fin, vous aurez provisionné le generative AI hub dans SAP AI Core, retrouvé (ou créé) un déploiement d'orchestration, appelé ce déploiement depuis le SAP Cloud SDK for AI en TypeScript et en Python, et activé les quatre modules qui rendent un appel à un LLM défendable en entreprise : templating, grounding, masquage des données et filtrage de contenu — sans oublier le prompt registry, qui fait des prompts des actifs versionnés et relus. Chaque étape est vérifiable : chaque exercice se termine par un résultat observable que vous pouvez montrer à un relecteur.
Prérequis
- Accès à un compte global SAP BTP permettant d'affecter le plan extended de SAP AI Core (ou à l'essai de 30 jours du generative AI hub)
- Bases de Node.js/TypeScript ou de Python, et aisance avec curl et JSON
- Revoir d'abord les concepts fondamentaux : C119, C026, C027
Acquis
- Mettre en place un tenant generative AI hub opérationnel et le prouver par un déploiement d'orchestration RUNNING et une première complétion à partir d'un template.
- Construire un appel d'orchestration ancré, masqué et filtré, et expliquer chaque résultat intermédiaire à un relecteur sécurité.
- Faire passer un prompt de l'expérimentation dans Launchpad à un template versionné géré dans Git, référencé par scénario, nom et version.
- Estimer et suivre la consommation avec la note SAP 3437766, le calculateur de coûts AI Core et l'export Usage de BTP — sans citer de prix inventés.
Module complet réservé aux abonnés. Le module complet ajoute : le cadre de décision · le cas guidé de bout en bout · la grille de KPI · les anti-patterns · les blocs de code · le contrôle de connaissances · les schémas.