Когда генеративные ИИ-продукты переходят из стадии прототипов в боевые системы, начинают всплывать повторяющиеся архитектурные решения.
Главное — научиться держать под контролем их непредсказуемость. Тут на сцену выходят evals — тесты, которые проверяют, укладывается ли поведение модели в допустимые рамки.
Сами по себе большие языковые модели (LLM) — как энциклопедия без интернета: знают много, но только то, чему их однажды научили. Чтобы вытащить их за пределы обучающей выборки, их усиливают. Чаще всего — через Retrieval-Augmented Generation (RAG), где модель подхватывает свежую информацию из внешней базы. Правда, даже у базового RAG хватает слабых мест, и чтобы его раскочегарить, приходится применять дополнительные паттерны. Когда и этого не хватает — в ход идёт тонкая настройка (fine-tuning).
Перевод генеративных ИИ-продуктов из состояния PoC в боевые системы оказался куда сложнее, чем ожидалось. И дело не только в технологиях — корень многих проблем в том, что команды мыслят слишком по-старому. Они воспринимают GenAI как надстройку над привычными транзакционными или аналитическими системами. На практике же всё иначе: здесь свои баги, свои грабли и свои демоны. ИИ галлюцинирует, лезет туда, куда не просили, и вечно отвечает чуть-чуть не так. А ещё он непредсказуем — от слова совсем.
Со временем мы заметили, что команды начинают вырабатывать повторяющиеся подходы к решению этих задач. Это статья — попытка собрать эти паттерны воедино. Всё, что вы прочитаете — не догма. GenAI-системы молоды, инструменты появляются буквально каждую неделю, и многие открытия ещё впереди. Как и с любыми паттернами, здесь важно не только что делать, но и когда.
