Архитектура LLM: проектирование систем для ИИ в продакшене
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
LLM-ограничения на практике: что действительно работает
«Контролируйте риски, а не только модель».
Большие языковые модели (LLM) непредсказуемы. Они галлюцинируют, утекают данными, генерируют вредоносный контент или отказывают в выполнению легитимных запросов. Ограничительные механизмы (guardrails) constraining поведение модели, не жертвуя при этом ее возможностями.
Архитектура систем с множественными моделями: когда одной модели недостаточно
Выбирайте самый простой работающий вариант
Системы на основе одной модели просты. Многомодельные системы — мощны. Сложность заключается не в выборе моделей, а в проектировании архитектуры, которая их оркеструет.
Маршрутизация моделей: перестаньте использовать одну модель для всего
«Подходящая модель для подходящей задачи.»
Запуск модели с 70 миллиардами параметров для обобщения электронного письма на 200 слов — расточительно. Использование модели с 3 миллиардами параметров для ревью продакшн-кода — безрассудно. Большинство систем находятся где-то посередине, и именно здесь на сцену выходит маршрутизация моделей.
Оптимизация затрат для систем LLM: куда на самом деле идут деньги
Тратьте токены там, где они действительно важны.
Стоимость использования больших языковых моделей (LLM) растет линейно в зависимости от объема использования. Система, обрабатывающая 10 000 запросов в день по цене $0,01 за запрос, обходится в $100 ежедневно — что составляет $365 в год. В масштабах предприятия эта сумма превышает $10 000.