Статья написана в смешанной технике. AI определенно помогал с генерацией структуры, некой остротой фраз и доведением аргументов до абсурда, но автор пропустил это через себя, добавив личные эмоции и провокационный тон, чтобы вызвать дискуссию. Это не чистый AI, но и не чистая авторская мысль
Спасибо за развернутый ответ. Согласен, работа с узкими местами сейчас самый верный путь для качества. Будет интересно наблюдать за развитием проекта и тем, как вы будете масштабировать систему в будущем.
Кейс с Cloudflare Workers отличный. Это стандартное решение для стабильной работы ботов, когда нужно обходить сетевые ограничения.
По поводу контекста вы всё верно подметили. Чем длиннее цепочка, тем выше риск деградации ответов. Сейчас вы используете микросервисы, но для масштабирования я бы советовал внедрить RAG по базе ваших публикаций. Это позволит модели опираться на фактуру всей истории проекта, а не только на текущий контекст.
Планируете ли развивать архитектуру в сторону полноценного поиска, или текущей схемы пока хватает? Было бы очень интересно почитать отдельный разбор по реализации RAG в таких задачах, если решите внедрить.
Интересный разбор. Тема с экономией кучи всегда актуальна, особенно когда проект начинает упираться в лимиты памяти. Сравнивать с .NET тут напрашивается само собой через структуры и Memory, но подход HotSpot с Compact Object Headers на уровне рантайма выглядит очень элегантно.
У меня вопрос, есть ли уже наработки или замеры по тому, как это в реальности сказывается на времени пауз GC при высокой плотности объектов? Сильно ли проседает или, наоборот, выигрывает производительность?
Информация
В рейтинге
6 634-й
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Статья написана в смешанной технике. AI определенно помогал с генерацией структуры, некой остротой фраз и доведением аргументов до абсурда, но автор пропустил это через себя, добавив личные эмоции и провокационный тон, чтобы вызвать дискуссию. Это не чистый AI, но и не чистая авторская мысль
Спасибо за развернутый ответ. Согласен, работа с узкими местами сейчас самый верный путь для качества. Будет интересно наблюдать за развитием проекта и тем, как вы будете масштабировать систему в будущем.
Кейс с Cloudflare Workers отличный. Это стандартное решение для стабильной работы ботов, когда нужно обходить сетевые ограничения.
По поводу контекста вы всё верно подметили. Чем длиннее цепочка, тем выше риск деградации ответов. Сейчас вы используете микросервисы, но для масштабирования я бы советовал внедрить RAG по базе ваших публикаций. Это позволит модели опираться на фактуру всей истории проекта, а не только на текущий контекст.
Планируете ли развивать архитектуру в сторону полноценного поиска, или текущей схемы пока хватает? Было бы очень интересно почитать отдельный разбор по реализации RAG в таких задачах, если решите внедрить.
Звучит как отличная тема для следующего поста, с удовольствием почитаю. Буду ждать тестов на реальных профилях нагрузки, это всегда самое интересное
Интересный разбор. Тема с экономией кучи всегда актуальна, особенно когда проект начинает упираться в лимиты памяти. Сравнивать с .NET тут напрашивается само собой через структуры и Memory, но подход HotSpot с Compact Object Headers на уровне рантайма выглядит очень элегантно.
У меня вопрос, есть ли уже наработки или замеры по тому, как это в реальности сказывается на времени пауз GC при высокой плотности объектов? Сильно ли проседает или, наоборот, выигрывает производительность?