Введение
Генеративный ИИ (GenAI) демонстрирует впечатляющие возможности, но переход от демонстраций к производственным системам требует структурированных рабочих процессов. Это важно для достижения реальной отдачи от инвестиций (ROI).
Проблемы развертывания в производственной среде
Многие приложения GenAI разрабатываются на основе неформальных оценок, что может привести к ошибкам в критически важных бизнес-решениях. Необходимы строгие механизмы валидации.
Ограничения текущих архитектур GenAI
Первоначальные приложения GenAI имеют монолитную архитектуру, что затрудняет выявление источников ошибок. Переход к компонентной архитектуре поможет решить эти проблемы.
Компонентный подход как решение
Разделение системы на управляемые компоненты улучшает прозрачность и позволяет фокусироваться на отдельных функциях:
- Компонент извлечения данных: находит документы по запросам пользователей.
- Компонент построения запросов: формирует информацию в оптимизированные запросы.
- Компонент взаимодействия с моделями: управляет коммуникацией с языковыми моделями.
- Компонент валидации выходных данных: проверяет точность и безопасность выходных данных.
- Компонент обработки ответов: преобразует сырые выходные данные в удобные форматы.
Преимущества компонентных систем
Компонентный подход обеспечивает:
- Разделение задач для разработчиков.
- Точки оценки для валидации.
- Улучшенное понимание поведения системы.
Методология разработки Eval-First
Сначала устанавливаются критерии оценки, что позволяет:
- Проверить работу отдельных компонентов.
- Оценить взаимодействие компонентов.
- Валидировать всю систему по бизнес-требованиям.
Рекомендации по внедрению компонентных рабочих процессов GenAI
- Определите ключевые функции и назначьте ответственных за каждый компонент.
- Оцените существующую инфраструктуру и возможности MLOps.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности.
- Постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Заключение
Переход к надежным производственным системам требует инвестиций в проектирование компонентов и систематическую оценку. Это не только повышает операционную эффективность, но и укрепляет доверие к ИИ-приложениям.
Дополнительные ресурсы
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут преобразовать ваш подход к работе. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru. Подпишитесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.
