Обновить

Архитектурный паттерн «LangGraph, гибридный RAG + Сигнатурный движок»: универсальный граф для потоковых данных

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели8.1K
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии2

Комментарии 2

Очень крутая архитектура, а почему выходит дорого?

Спасибо за оценку архитектуры!

Вы точно подметили, что я не слишком удачно выразился в выводе. Сам по себе архитектурный каркас оптимизированный и не дорогой.

Проблема стоимости упирается в экстремальную специфику SOC, где объемы сырых данных огромны и 99% из них – шум. Даже с предварительной фильтрацией по маркерам и вырезанием контекста (чем опасно злоупотреблять, чтобы не упала точность), на LLM всё равно тратится куча входных токенов. Без своего железа деньги улетают провайдеру за сканирование тривиальных событий.

Именно поэтому я сделал акцент на других сферах (модерация, отзывы). В них объемы в разы меньше, а частота полезного сигнала выше. Там эта архитектура может окупиться быстро, потому что на выходе всегда будет полезное действие (классификация + возможное решение).

Что касается локального стека: под сильные LLM нужно мощное железо. Для корпоративного использования на дистанции это в любом случае станет дешевле, чем платить облачным провайдерам за терабайты токенов.

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации