Да, согласен — это важное уточнение. Сам по себе retry_count действительно не показывает, что в результате изменился исполнитель и вместе с ним могли измениться свойства ответа.
Поэтому fallback я бы тоже не делал полностью прозрачным для системы. Результат должен нести provenance: какой provider/model реально ответил, какой route был выбран, был ли fallback и по какой причине. А если запасная модель имеет другой профиль качества, это уже должно быть частью контракта route, а не просто техническим переключением endpoint.
Например, если основная модель используется для оценки риска, я бы не разрешал автоматически подменять её дешёвой моделью только потому, что JSON Schema у обеих совпадает. Либо fallback должен быть эквивалентным по требованиям задачи, либо результат нужно явно пометить как degraded/heuristic и downstream-логика должна учитывать это.
С флагом прямо в domain-response тоже согласен как с идеей: скрывать происхождение результата точно не стоит. Я бы, вероятно, держал это отдельной метой ответа (model, route, fallback, quality_profile), чтобы бизнес-данные не смешивать с инфраструктурными, но смысл тот же — вызывающий код должен понимать, кем и в каком режиме был получен результат.
И да, это хороший аргумент против fallback вида «любая доступная модель лучше ошибки». Для части задач ошибка действительно честнее, чем незаметное ухудшение семантики.
Да, это хороший пойнт. В статье я остановился на стоимости отдельной AI-задачи, но для реального SaaS этого действительно мало. Иначе дешёвый маршрут, который чаще требует повторной генерации или ручной правки, формально будет выглядеть лучше дорогого, который сразу даёт принимаемый результат.
Я бы связывал каждый вызов как минимум с operation_id/workflow_id, а попытки внутри одной операции — с attempt_id. После завершения бизнес-сценария уже фиксировать outcome: принят результат сразу, потребовался retry/fallback, ручная правка, повторная генерация или полный отказ.
Тогда можно считать не только cost per AI task, а что-то ближе к cost per accepted result и сравнивать маршруты уже по конечному результату бизнеса. Для недетерминированных LLM это, наверное, даже более полезная метрика, чем цена одного вызова.
Отдельно интересный вопрос — что считать «приёмкой» в разных сценариях. Для structured extraction это можно проверить автоматически, а для сгенерированного текста часть сигнала придётся брать из действий пользователя или следующего шага workflow.
Да, примерно в эту сторону и смотрю. Цель первой версии как раз не «заменить юриста», а проверить, можно ли сделать инструмент, который лучше обычного чата ведёт конкретное дело: хранит документы и факты, восстанавливает хронологию, подтягивает проверенные нормативные источники и показывает, откуда взялся каждый вывод.
Согласен, что несколько LLM-слоёв сами по себе проблему достоверности не решают — verifier тоже может ошибиться. Поэтому часть проверок хочется вообще вынести из LLM: существование источника, его редакция, даты, соответствие фактов документам и т.д.
И да, тестирование с практикующим юристом, который специально будет пытаться «сломать» систему, считаю обязательным перед любыми серьёзными сценариями. Без этого максимум, что я бы обещал пользователю на первом этапе, — помощник по разбору документов и подготовке черновиков, а не полноценный AI-юрист.
При этом хочется проверить, даст ли дополнительную ценность именно case-first подход: когда это не просто RAG → LLM, а накопленное состояние дела, provenance фактов, версии источников и следующий шаг по истории кейса. Если окажется, что по факту это всё равно просто удобный RAG для юриста — тоже вполне полезный результат эксперимента.
Да, согласен — это важное уточнение. Сам по себе
retry_countдействительно не показывает, что в результате изменился исполнитель и вместе с ним могли измениться свойства ответа.Поэтому fallback я бы тоже не делал полностью прозрачным для системы. Результат должен нести provenance: какой
provider/modelреально ответил, какой route был выбран, был ли fallback и по какой причине. А если запасная модель имеет другой профиль качества, это уже должно быть частью контракта route, а не просто техническим переключением endpoint.Например, если основная модель используется для оценки риска, я бы не разрешал автоматически подменять её дешёвой моделью только потому, что JSON Schema у обеих совпадает. Либо fallback должен быть эквивалентным по требованиям задачи, либо результат нужно явно пометить как degraded/heuristic и downstream-логика должна учитывать это.
С флагом прямо в domain-response тоже согласен как с идеей: скрывать происхождение результата точно не стоит. Я бы, вероятно, держал это отдельной метой ответа (
model,route,fallback,quality_profile), чтобы бизнес-данные не смешивать с инфраструктурными, но смысл тот же — вызывающий код должен понимать, кем и в каком режиме был получен результат.И да, это хороший аргумент против fallback вида «любая доступная модель лучше ошибки». Для части задач ошибка действительно честнее, чем незаметное ухудшение семантики.
Да, это хороший пойнт. В статье я остановился на стоимости отдельной AI-задачи, но для реального SaaS этого действительно мало. Иначе дешёвый маршрут, который чаще требует повторной генерации или ручной правки, формально будет выглядеть лучше дорогого, который сразу даёт принимаемый результат.
Я бы связывал каждый вызов как минимум с
operation_id/workflow_id, а попытки внутри одной операции — сattempt_id. После завершения бизнес-сценария уже фиксировать outcome: принят результат сразу, потребовался retry/fallback, ручная правка, повторная генерация или полный отказ.Тогда можно считать не только
cost per AI task, а что-то ближе кcost per accepted resultи сравнивать маршруты уже по конечному результату бизнеса. Для недетерминированных LLM это, наверное, даже более полезная метрика, чем цена одного вызова.Отдельно интересный вопрос — что считать «приёмкой» в разных сценариях. Для structured extraction это можно проверить автоматически, а для сгенерированного текста часть сигнала придётся брать из действий пользователя или следующего шага workflow.
Да, примерно в эту сторону и смотрю. Цель первой версии как раз не «заменить юриста», а проверить, можно ли сделать инструмент, который лучше обычного чата ведёт конкретное дело: хранит документы и факты, восстанавливает хронологию, подтягивает проверенные нормативные источники и показывает, откуда взялся каждый вывод.
Согласен, что несколько LLM-слоёв сами по себе проблему достоверности не решают — verifier тоже может ошибиться. Поэтому часть проверок хочется вообще вынести из LLM: существование источника, его редакция, даты, соответствие фактов документам и т.д.
И да, тестирование с практикующим юристом, который специально будет пытаться «сломать» систему, считаю обязательным перед любыми серьёзными сценариями. Без этого максимум, что я бы обещал пользователю на первом этапе, — помощник по разбору документов и подготовке черновиков, а не полноценный AI-юрист.
При этом хочется проверить, даст ли дополнительную ценность именно case-first подход: когда это не просто RAG → LLM, а накопленное состояние дела, provenance фактов, версии источников и следующий шаг по истории кейса. Если окажется, что по факту это всё равно просто удобный RAG для юриста — тоже вполне полезный результат эксперимента.