Что я узнал, внедряя AI-функции в реальные продукты
Практические уроки интеграции LLM в продакшн-системы. Разрыв между демо и развёртыванием больше, чем кажется.
У всех есть обёртка над ChatGPT. Очень немногие имеют AI-функции, которые надёжно работают в продакшне.
Последний год я интегрировал AI — в основном модели OpenAI — в продукты для реальных пользователей.
Ловушка демо
Построить впечатляющее демо — 30 минут. Сделать это готовым к продакшну — недели. Разрыв огромен.
Промпт-инженерия — это программная инженерия
Промпты — не магические заклинания. Это код. Их нужно версионировать, тестировать и итерировать.
Проблема задержки
Вызовы LLM API медленные. Запрос к базе — миллисекунды. AI-завершение — секунды.
Валидация вывода обязательна
LLM вероятностны. Рано или поздно вернут неожиданное. Система должна это обрабатывать.
Управление расходами
Расходы на AI API масштабируются линейно. Кешируйте где возможно. Для простых задач — маленькие модели.
Главный вывод
AI — мощный инструмент, но всё ещё инструмент. Ему нужна та же инженерная дисциплина, что и любой другой зависимости.