AI и LLM
Когда внедрять AI и LLM
Языковые модели открывают возможности для чат-ботов, ассистентов, генерации текста и кода, классификации и извлечения данных из документов. Мы внедряем LLM в продукты и внутренние процессы: выбираем облачные или self-hosted модели, строим RAG-системы для работы с вашими данными (векторные БД, эмбеддинги, чанкинг), проектируем промпты и пайплайны, настраиваем метрики качества и мониторинг. Учитываем безопасность, стоимость токенов и латентность. Результат — предсказуемое качество ответов и интеграция в ваш продукт или конвейер разработки.
Этапы и технологии
Модели и API
OpenAI API, Anthropic, локальные (Ollama, vLLM, llama.cpp). Единый слой через LangChain/LlamaIndex или собственные адаптеры. Управление ключами и лимитами.
RAG и данные
Векторные БД (Pinecone, Weaviate, pgvector), эмбеддинги, чанкинг документов. Контекстное окно, переранжирование. Безопасность и разграничение доступа к данным.
Векторы + контекст
Эмбеддинги, чанки
Промпты и пайплайны
Шаблоны промптов, few-shot, chain-of-thought. Оркестрация шагов (LangChain, собственные пайплайны). Логирование запросов/ответов, A/B тесты промптов.
Интеграция в продукт и мониторинг
Чат-интерфейсы, API для фронта и партнёров. Латентность, стоимость токенов, мониторинг ошибок и качества ответов. Гардрейлы и модерация.
Вопросы по AI и LLM
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подмешивание в контекст модели релевантных фрагментов из ваших данных (документы, база знаний). Нужен, когда ответы должны опираться на корпоративные данные, а не только на обучение модели.
Облачные API (OpenAI, Claude и др.) — быстрый старт и меньше затрат на инфраструктуру. Своя модель (Ollama, vLLM) — контроль над данными и предсказуемая стоимость при больших объёмах. Выбор зависит от требований к конфиденциальности и бюджету.
Ограничиваем передачу чувствительных данных в облачные API, используем self-hosted там, где нужно. Логируем запросы и ответы для аудита, настраиваем фильтры и модерацию вывода (guardrails). Данные для RAG храним с разграничением доступа.