LLM ინტეგრაცია
ამუშავეთ დიდი ენობრივი მოდელი თქვენი პროდუქტის შიგნით
ჩვენ LLM-ებს თქვენს ფუნქციებსა და შიდა სამუშაო პროცესებში სწორად ვაერთიანებთ — თქვენს მონაცემებზე დაფუძნებულს, ხარისხით გაზომილს, ბოროტად გამოყენებისგან დაცულსა და ბიუჯეტში დაყენებულს.
დაგვიკავშირდითჭკვიანი დემოდან საიმედო პროდუქციულ ფუნქციამდე
დიდ ენობრივ მოდელთან API-ის გამოძახების მიერთებას ერთი შუადღე სჭირდება. იმ LLM ფუნქციის გაშვებას კი, რომელიც მასშტაბურად ზუსტი, უსაფრთხო, სწრაფი და ხელმისაწვდომია, ნამდვილი ინჟინერია სჭირდება. სწორედ იმ მანძილზე, რომელიც რვეულში მომუშავე მოთხოვნასა და ათასობით მომხმარებლის ნდობით სარგებლებელ ფუნქციას შორის არსებობს, ჩერდება AI პროექტების უმეტესობა: შედეგები იხრება, ხარჯები იბერება, მოთხოვნები იჟონება და ვერავინ ამტკიცებს, რომ სისტემა ნამდვილად გაუმჯობესდა ერთი გამოშვებიდან მეორემდე. დემო აღაფრთოვანებს დარბაზს და შემდეგ ჩუმად კვდება პროდუქციისკენ მიმავალ გზაზე, რადგან დემოს მხოლოდ ერთხელ უნდა იმუშაოს, ფუნქციამ კი ყოველთვის.
ამ ბოლო მონაკვეთს ის ართულებს, რომ LLM-ები ალბათურია და არა დეტერმინისტული. იგივე მოთხოვნამ შესაძლოა დღეს შესანიშნავი პასუხი დააბრუნოს, ხვალ კი მცდარი, ხოლო ცვლილებამ, რომელიც ერთ შემთხვევას ასწორებს, შესაძლოა უხმოდ დაამტვრიოს ათი სხვა. ხარისხის გაზომვის საშუალების გარეშე ყოველი გამოშვება გამოცნობაა; ბარიერების გარეშე ერთმა გააზრებულად შედგენილმა შეტყობინებამ შესაძლოა თქვენი ფუნქცია აიძულოს ისეთი რამ თქვას, რაც არასდროს უნდა ეთქვა; ხოლო ხარჯების კონტროლის გარეშე წარმატებულმა გაშვებამ შესაძლოა ტოკენების ისეთი ანგარიში მოგიტანოთ, რომელიც ბიზნეს-ლოგიკას წაშლის. ეს ინჟინერული პრობლემებია და მათ ინჟინერული პასუხები აქვთ.
Techies ამ მანძილს ავსებს. ჩვენ ვაერთიანებთ მოდელებს, როგორიც Claude-ია, და სხვა წამყვან LLM-ებს თქვენს პროდუქტებსა და შიდა სამუშაო პროცესებში, ვაფუძნებთ მათ თქვენს მონაცემებზე ამოღებით გაძლიერებული გენერაციის მეშვეობით, რათა პასუხები ზუსტი დარჩეს. ჩვენ ვქმნით შეფასების სისტემებს, რომლებიც ხარისხს ყოველ ცვლილებაზე აფასებენ, ვამატებთ ბარიერებს, რომლებიც ბლოკავენ მოთხოვნის ინექციასა და სახიფათო შედეგებს, და ვაყენებთ ქეშირებას, მარშრუტიზაციასა და მოდელის შერჩევას, რომლებიც თქვენს ტოკენების ანგარიშს პროგნოზირებადს ხდიან. თქვენ მიიღებთ ფუნქციას, რომელსაც პროდუქციაში ენდობით — ერთი პასუხისმგებელი გუნდით, რომელიც მას თავიდან ბოლომდე ფლობს, ამოღების ფენიდან მონიტორინგის დაფამდე.
დაფუძნება, შეფასება და დისციპლინა, რომელიც LLM-ებს საიმედოს ხდის
სიზუსტე დაფუძნებით იწყება. ნედლი მოდელი პასუხობს თავისი სასწავლო მონაცემებიდან, რომელიც ზოგადია, დროში გაყინულია და თქვენი ბიზნესის მიმართ ბრმაა. ჩვენ მოდელს თქვენს ცოდნას ვუკავშირებთ ამოღებით გაძლიერებული გენერაციით: დოკუმენტები იჭრება ნაწილებად, გადადის ემბედინგებში და ინახება ვექტორულ ინდექსში, ხოლო მოთხოვნის მომენტში ყველაზე რელევანტური მონაკვეთები მოიხმობა, რათა მოდელი თქვენს რეალურ, აქტუალურ მონაცემებზე იმსჯელოს და არა მეხსიერებაზე. კარგად შესრულებული, სწორედ ეს აქცევს დამაჯერებლად ჟღერად პასუხს სწორ პასუხად — და საშუალებას აძლევს ფუნქციას, წყაროები მიუთითოს, რათა მომხმარებლები ენდონ მას.
საიმედოობა გაზომვით მოდის. ყველაზე დიდი განსხვავება AI ფუნქციას, რომელიც უმჯობესდება, და ისეთს შორის, რომელიც ფუჭდება, ის არის, შეუძლია თუ არა გუნდს ობიექტურად თქვას, ცვლილებამ უკეთესობისკენ თუ უარესობისკენ შეცვალა საქმე. ჩვენ ვქმნით შეფასების სისტემებს — შერჩეულ სატესტო ნაკრებებს, სიზუსტის, ტონისა და უსაფრთხოების ავტომატურ შეფასებას და რეგრესიის შემოწმებებს, რომლებიც ყოველ მოთხოვნის ან მოდელის ცვლილებაზე გაეშვება. შეფასებების არსებობით თქვენ გაუმჯობესებებს მტკიცებულებით უშვებთ და არა შეგრძნებებით, რეგრესიებს მომხმარებლებზე ადრე იჭერთ და თავდაჯერებულად გადადიხართ უფრო იაფ ან ახალ მოდელზე იმ წამს, როცა ის თქვენს ზღვარს გაივლის.
უსაფრთხოება და ხარჯი ის შეზღუდვებია, რომლებიც წყვეტს, გადაიტანს თუ არა ფუნქცია რეალურ მომხმარებლებთან კონტაქტს. ჩვენ ვამატებთ შემავალი და გამავალი მონაცემების ბარიერებს, რომლებიც იცავენ მოთხოვნის ინექციისგან, ბლოკავენ სახიფათო ან ბრენდისთვის უცხო პასუხებს და მოდელს მისი დანიშნულების ფარგლებში ინარჩუნებენ. პარალელურად ვაყენებთ ეკონომიკას: ვაქეშირებთ განმეორებად სამუშაოს, ვამისამართებთ ყოველ მოთხოვნას ყველაზე პატარა მოდელზე, რომელიც თავის შეფასებებს გადის, ვჭრით კონტექსტს მნიშვნელოვანამდე და ხარჯს დაფაზე გამოგვაქვს, რათა ის არასდროს გაგაკვირვოთ. ზუსტი, უსაფრთხო და ხელმისაწვდომი არ არის კომპრომისები, რომელთაგან ერთს ირჩევთ — ეს მოთხოვნებია, რომელთათვისაც ერთად ქმნით დიზაინს.
რას მოიცავს LLM ინტეგრაცია
RAG და მონაცემებზე დაფუძნება
ჩვენ მოდელს თქვენს ცოდნას ვუკავშირებთ ამოღების მილსადენების, ემბედინგებისა და ვექტორული ძიების მეშვეობით, ამიტომ პასუხები თქვენს რეალურ მონაცემებს ეყრდნობა და არ იგონებს. ჩვენ ვუძღვებით ნაწილებად დაყოფას, ინდექსირებას და ინდექსის სიახლეში შენარჩუნებას თქვენი კონტენტის ცვლილებასთან ერთად, რაც ის ადგილია, სადაც RAG-ის გულუბრყვილო რეალიზაციების უმეტესობა უხმოდ იშლება. შედეგია პასუხები, რომლებიც ზუსტი, აქტუალური და წყარომდე მიკვლევადია.
შეფასება და ხარისხის ბარიერები
ავტომატური შეფასების ნაკრები აფასებს სიზუსტეს, ტონსა და უსაფრთხოებას ყოველ მოთხოვნის ან მოდელის ცვლილებაზე, ამიტომ გაუმჯობესებებს მტკიცებულებით უშვებთ და არა შეგრძნებებით. ჩვენ სატესტო ნაკრებებს თქვენი რეალური გამოყენების შემთხვევებიდან ვაშენებთ და შეფასებებს CI-ში ვაერთიანებთ, ამიტომ რეგრესია აგდებს ბილდს და არა აღწევს პროდუქციამდე. სწორედ ეს გაძლევთ საშუალებას სწრაფად განვითარდეთ ისე, რომ უკვე მომუშავე არ დაამტვრიოთ.
ბარიერები და უსაფრთხოება
შემავალი და გამავალი მონაცემების ფილტრაცია, მოთხოვნის ინექციისგან თავდაცვა და პოლიტიკის შემოწმებები მოდელს თემაზე, ბრენდზე და უსიამოვნებების მიღმა ინარჩუნებენ. ჩვენ ყოველ მომხმარებლის შემავალ მონაცემს არასანდოდ ვაღიქვამთ, ვზღუდავთ, რის უფლება აქვს მოდელს გააკეთოს და თქვას, და ვბლოკავთ მცდელობებს, რომ ის სახიფათო ქცევისკენ მიმართონ. შედეგია ფუნქცია, რომელიც სუნთქვის შეკავების გარეშე შეგიძლიათ საჯაროდ დააყენოთ.
ხარჯისა და შეყოვნების კონტროლი
ქეშირება, ჭკვიანი მოდელის მარშრუტიზაცია და სწორად მორგებული კონტექსტის ფანჯრები ამცირებენ ტოკენების ხარჯსა და კუდის შეყოვნებას პასუხის ხარისხის შეწირვის გარეშე. ჩვენ მარტივ მოთხოვნებს პატარა, იაფ მოდელებზე ვამისამართებთ, ძვირადღირებულებს კი იმ შემთხვევებისთვის ვინახავთ, რომლებსაც ისინი ნამდვილად სჭირდება, შემდეგ კი განმეორებად სამუშაოს ვაქეშირებთ, რათა ორჯერ არ გადაიხადოთ. შედეგია LLM ფუნქცია, რომლის ერთეულის ეკონომიკა მასშტაბზე ნამდვილად მუშაობს.
დაკვირვება და მონიტორინგი
ტრასირება, ჟურნალირება და დაფები ხარისხზე, ხარჯსა და შეცდომებზე ცოცხალ ხედვას გაძლევთ იმისა, თუ როგორ იქცევა მოდელი რეალურ მომხმარებლებთან. როცა რამე ცუდად მიდის, ხედავთ ზუსტ მოთხოვნას, ამოღებასა და პასუხს, რომელმაც ის გამოიწვია, და არ გამოიცნობთ სიბნელეში. უწყვეტი მონიტორინგი პროდუქციის გარდაუვალ მოულოდნელობებს გასწორებად, გასაგებ მოვლენებად აქცევს.
აგენტური სამუშაო პროცესები და ხელსაწყოების გამოყენება
როცა ერთი პასუხი საკმარისი არ არის, მოდელს მრავალსაფეხურიან სამუშაო პროცესებში ვაშენებთ, რომლებიც თქვენს ხელსაწყოებს იძახებენ, თქვენს სისტემებს ეკითხებიან და კონტროლირებად პირობებში რეალურ ქმედებებს ასრულებენ. ჩვენ ზუსტად განვსაზღვრავთ, რომელი ხელსაწყოები შეუძლია მოდელს გამოიყენოს, ვამოწმებთ ყოველ გამოძახებას და ადამიანს ვტოვებთ პროცესში იქ, სადაც ფსონები ამას მოითხოვს. ასე გადადის LLM კითხვებზე პასუხიდან რეალურად საქმის კეთებაზე.
მოთხოვნისა და კონტექსტის ინჟინერია
მოდელისგან საიმედო ქცევის მიღება ინსტრუქციების, მაგალითებისა და გულდასმით აწყობილი კონტექსტის ხელოვნებაა და არა ერთი ჭკვიანი წინადადება. ჩვენ ვქმნით და ვაკონტროლებთ თქვენი მოთხოვნების ვერსიებს, ვაწყობთ კონტექსტს, რომელსაც მოდელი ხედავს, და მათ თქვენი შეფასებების მიხედვით ვაკონფიგურირებთ, რათა ხარისხი განმეორებადი იყოს და არა შემთხვევითი. როცა მოდელი არასწორად იქცევა, დიაგნოსტიკისა და გასწორების დისციპლინირებული გზა გვაქვს.
მოდელის შერჩევა და მიგრაცია
თქვენი ამოცანისთვის საუკეთესო მოდელი იცვლება დარგის წინსვლასთან ერთად და ერთ მომწოდებელზე მიჯაჭვა რისკია. ჩვენ ვადარებთ კანდიდატებს თქვენს რეალურ დატვირთვაზე, ისე ვაგებთ ინტეგრაციას, რომ მოდელის გამოცვლა კონფიგურაციის ცვლილება იყოს და არა გადაწერა, და ხელახლა ვაფასებთ, როცა ახალი მოდელები გამოდის. თქვენ ფასი-ხარისხის საუკეთესო ვარიანტზე რჩებით ისე, რომ ლანდშაფტის ცვლილებისას ყოველ ჯერზე ხელახლა არ დაგჭირდეთ ინჟინერია.
ხშირად დასმული კითხვები
- რომელი LLM უნდა გამოვიყენოთ?
- ეს თქვენს ამოცანაზე, შეყოვნებასა და ბიუჯეტზეა დამოკიდებული — ერთი საუკეთესო მოდელი ყველაფრისთვის არ არსებობს. ჩვენ ვადარებთ კანდიდატებს, როგორიც Claude-ია, და სხვა წამყვან მოდელებს თქვენს რეალურ დატვირთვაზე და შემდეგ ყოველ მოთხოვნას ყველაზე ხარჯეფექტურ მოდელს ვუმისამართებთ, რომელიც თქვენს ხარისხის ზღვარს აკმაყოფილებს. ასევე ისე ვაგებთ ინტეგრაციას, რომ მოგვიანებით მოდელის შეცვლა კონფიგურაციის ცვლილება იყოს და არა გადაწერა, რადგან ლანდშაფტი სწრაფად იცვლება და თქვენ არასდროს უნდა იყოთ მიჯაჭვული. სწორი პასუხი ჩვეულებრივ ნაზავია, ყოველ ამოცანაზე მორგებული.
- როგორ აჩერებთ მოდელს გამოგონებისგან?
- ჩვენ მას თქვენს მონაცემებზე ვაფუძნებთ RAG-ით, რათა ის თქვენი რეალური კონტენტიდან პასუხობდეს და არა მეხსიერებიდან, ვზღუდავთ მკაფიო ინსტრუქციებით და ვუშვებთ შეფასების ნაკრებებს, რომლებიც რეგრესიებს გამოშვებამდე იჭერენ. როცა მოდელი დარწმუნებული არ არის ან ცოდნის ბაზაში დამთხვევა არ არის, მას ისე ვაყენებთ, რომ თავი შეიკავოს და არ გამოიცნოს. არცერთი ტექნიკა გამოგონებას სიტყვასიტყვით შეუძლებელს არ ხდის, მაგრამ დაფუძნება პლუს შეფასება პლუს თავისუფლება, თქვას „არ ვიცი“, მას ისეთ დონემდე ამცირებს, რომელზეც ნამდვილად შეგიძლიათ გაშვება.
- როგორ აკონტროლებთ ტოკენების ხარჯებს?
- ჩვენ განმეორებად სამუშაოს ვაქეშირებთ, რათა ერთსა და იმავე პასუხში ორჯერ არ გადაიხადოთ, კონტექსტს ეფექტურად ვჭრით და ვამისამართებთ, რათა ამოცანაზე მეტ ტოკენს არ აგზავნიდეთ, და ყოველი მოთხოვნისთვის ყველაზე პატარა მოდელს ვირჩევთ, რომელიც თქვენს შეფასებებს გადის. ასევე ხარჯს რეალურ დროში დაფაზე გამოგვაქვს, ამიტომ ის ისეთი რამაა, რასაც აკვირდებით და მართავთ, და არა აღმოაჩენთ ანგარიშზე. მიზანია ერთეულის ეკონომიკა, რომელიც ფუნქციის წარმატებისასაც მუშაობს და არა მხოლოდ მაშინ, როცა ტრაფიკი მცირეა.
- შეგიძლიათ ჩვენს არსებულ კოდთან მუშაობა?
- დიახ. ჩვენ თქვენს სტეკში სუფთა API-ებითა და SDK-ებით ვერთიანდებით, თქვენს განთავსებისა და უსაფრთხოების მოდელს ვერგებით და არ ვახვევთ ჩვენსას, და გიტოვებთ დოკუმენტირებულ, ტესტირებულ კოდს, რომელსაც თქვენი გუნდი თავად შეინარჩუნებს. ჩვენ კომფორტულად ვაფართოებთ არსებულ აპლიკაციას იმის ნაცვლად, რომ თავიდან აგებას მოვითხოვდეთ, და თქვენს კონვენციებსა და ეკოსისტემას ვერგებით. ყველაფერი თქვენს რეპოზიტორიებში გამოდის, ამიტომ მის გასაშვებად არასდროს ხართ ჩვენზე დამოკიდებული.
- რამდენ ხანს მიდის LLM ინტეგრაცია?
- ფოკუსირებული პირველი ფუნქცია — დაფუძნებული, შეფასებული და დაცული — ჩვეულებრივ რამდენიმე კვირაში აღწევს პროდუქციას და ჩვენ ვცდილობთ მომუშავე პროგრამა ადრე გაჩვენოთ და არა ხანგრძლივი დუმილის შემდეგ. ვადა ძირითადად თქვენი მონაცემების მდგომარეობაზე, სამუშაო პროცესის სირთულესა და იმაზეა დამოკიდებული, რამდენ სისტემას უნდა შეეხოს მოდელი. ჩვენ კონკრეტული მასშტაბით ვიწყებთ, რეალურ შემავალ მონაცემებზე შეფასებებით ვამტკიცებთ და შემდეგ უკვე მომუშავე საფუძვლიდან ვაფართოებთ.
- უსაფრთხოა ჩვენი მონაცემები მესამე მხარის მოდელის გამოყენებისას?
- ჩვენ ინტეგრაციას თქვენი კონფიდენციალურობის მოთხოვნების გარშემო ვაგებთ, ვირჩევთ მოდელებსა და განთავსების ვარიანტებს, რომლებიც თქვენს მონაცემთა რეზიდენტობასა და კონფიდენციალურობის საჭიროებებს შეესაბამება, და სენსიტიურ მონაცემებს ჟურნალებიდან და ნებისმიერი ნაკადიდან გარეთ ვინახავთ, სადაც მათ ადგილი არ აქვს. ჩვენ ვმუშაობთ მომწოდებლებთან, რომელთა პირობებიც თქვენს მონაცემებზე არ ვარჯიშობს, ხოლო სადაც რეგულაციები ამას მოითხოვს, უფრო მკაცრი იზოლაციისთვის შეგვიძლია არქიტექტურის აგება. მონაცემთა დაცვა საწყისიდანვე დიზაინის შემავალი მონაცემია და არა ფაქტის შემდეგ მოსაგვარებელი საზრუნავი.
- რა მოხდება, თუ მოგვიანებით უფრო ახალი, უკეთესი მოდელი გამოვა?
- სწორედ ამიტომ ვაგებთ ინტეგრაციას მოდელისგან დამოუკიდებლად. უფრო ახალ ან იაფ მოდელზე გადასვლა ხდება კონფიგურაციის ცვლილება, რომელიც თქვენი არსებული შეფასებების მიხედვით მოწმდება, და არა ხელახალი ინჟინერიის პროექტი, ამიტომ გაუმჯობესებებს დარგის წინსვლასთან ერთად იღებთ. ჩვენ პერიოდულად ვაკეთებთ ხელახალ შედარებას და ვაფიქსირებთ, როცა ცვლილება თქვენს ხარჯს დაწევს ან ხარისხს აიწევს. თქვენ სწრაფად განვითარებადი დარგის მრუდზე მიექანებით იმის ნაცვლად, რომ პირველად არჩეულზე იყოთ მიტოვებული.
- გვჭირდება საკუთარი AI გუნდი ამის შესანარჩუნებლად?
- არა. ჩვენ ვაწვდით დოკუმენტირებულ, ტესტირებულ კოდს იმ შეფასებებთან, დაფებთან და სამოქმედო ინსტრუქციებთან ერთად, რომლებიც თქვენს არსებულ ინჟინრებს ესაჭიროება მის თავდაჯერებულად სამართავად. კერძოდ, შეფასების სისტემა ნიშნავს, რომ თქვენს გუნდს შეუძლია მოთხოვნების ან მოდელების შეცვლა და მაშინვე დაინახოს, შენარჩუნდა თუ არა ხარისხი, ღრმა ML ექსპერტიზის გარეშე. შეგიძლიათ თავად აამუშავოთ, შეგვინარჩუნოთ მუდმივი განვითარებისთვის ან სხვა პარტნიორს გადასცეთ — ბილდი ისეა აგებული, რომ არჩევანი ნამდვილად თქვენია.
- რით განსხვავდება ეს უბრალოდ API-ის თვითონ გამოძახებისგან?
- API-ის გამოძახება მარტივი 10 პროცენტია; რთული 90 პროცენტი ის ყველაფერია, რაც ფუნქციას პროდუქციაში საიმედოს ხდის — დაფუძნება, შეფასება, ბარიერები, ხარჯის კონტროლი, დაკვირვება და დისციპლინა, რომ ყველაფერი ეს ჯანმრთელად შეინარჩუნოს პროდუქტის განვითარებასთან ერთად. გუნდები, რომლებიც ამ სამუშაოს გამოტოვებენ, ჩვეულებრივ უშვებენ რაღაც შთამბეჭდავს, რომელიც დეგრადირდება, ძვირდება ან თვეების განმავლობაში ინციდენტს იწვევს. ჩვენ ვაგებთ ინჟინერიას API-ის გამოძახების გარშემო, რომელიც დემოს გადააქცევს ფუნქციად, რომელსაც დაეყრდნობით.
მზად ხართ გაუშვათ LLM ფუნქცია, რომელსაც ენდობით?
გვითხარით, რისი გაკეთება გსურთ მოდელით და სად მდებარეობს ის თქვენს პროდუქტში, და ჩვენ დაგიბრუნდებით ინტეგრაციის გეგმით, რომელიც მოიცავს RAG-ს, შეფასებას, ბარიერებსა და ხარჯს.
დაიწყეთ