Architettura LLM: Progettazione del Sistema per l'IA in Produzione
Design decisions for production LLM systems — routing, cost, guardrails, and multi-model orchestration. The layer between running models and building reliable AI applications.
LLM Architecture
Guardrail per LLM nella pratica: cosa funziona davvero
Controlla il rischio, non solo il modello.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono imprevedibili. Possono generare allucinazioni, perdere dati, produrre contenuti dannosi o rifiutare richieste legittime. Le misure di sicurezza (guardrails) vincolano il comportamento del modello senza comprometterne le capacità.
Instradamento dei modelli: smetti di usare un unico modello per tutto
Il modello giusto per il compito giusto.
Eseguire un modello con 70 miliardi di parametri per riassumere un’email di 200 parole è uno spreco. Utilizzare un modello da 3 miliardi di parametri per revisionare il codice di produzione è imprudente. La maggior parte dei sistemi si trova da qualche punto intermedio ed è qui che entra in gioco il routing dei modelli.
Ottimizzazione dei costi per i sistemi LLM: dove vanno davvero i soldi
Usa i token dove contano davvero.
I costi degli LLM scalano linearmente con l’utilizzo. Un sistema che elabora 10.000 richieste al giorno a $0,01 per richiesta costa $100 al giorno — $365 all’anno. A livello enterprise, si superano i $10.000.
Progettazione di sistemi multi-modello: quando un singolo modello non è sufficiente
Scegli il pattern più semplice che funziona.
I sistemi single-model sono semplici. I sistemi multi-model sono potenti. La sfida non è scegliere i modelli, ma progettare l’architettura che li orchestra.