ChatGPT и LLM-разработка
Reading time: 2 minutes.
LLM в продуктах, которые работают в продакшне
Обёртку над ChatGPT сделать легко. Надёжная работа LLM в продакшн-масштабе — это уже другая задача. CimpleO интегрирует большие языковые модели (GPT-4, Claude, LLaMA, Mistral) в ваши приложения с контролем точности, безопасности и затрат. Автоматизация поддержки, поиск по внутренним знаниям, обработка документов — строим LLM-фичи, которые оправдывают своё место в продукте.
Разработка кастомных чат-ботов и ассистентов
Строим AI-ассистентов, заточенных под вашу предметную область, с guardrails под требования вашего кейса. Внедряем RAG (Retrieval-Augmented Generation) пайплайны, которые подключают языковые модели к вашей базе знаний: документация по продукту, история поддержки, внутренние политики. Ответы берутся из источников, а не генерируются из воздуха.
Обработка и извлечение данных из документов
Обрабатываем договоры, счета, отчёты и формы в масштабе. Строим LLM-пайплайны для извлечения структурированных данных из неструктурированных документов: вытаскиваем нужные поля, классифицируем контент, резюмируем длинные документы и выявляем аномалии. Встраиваем в ваш существующий документооборот, не отдаём отдельным инструментом.
Интеграция LLM API
Встраиваем LLM-возможности в существующие приложения через OpenAI, Anthropic или open-source API. Берём на себя prompt engineering, управление контекстным окном, стриминг ответов, оптимизацию стоимости токенов и стратегии fallback. Пользователи получают быстрые AI-фичи, не зная об инфраструктуре под капотом.
Fine-tuning и кастомные модели
Делаем fine-tuning, когда модели общего назначения плохо справляются с узкоспециализированными задачами. Кастомные датасеты, пайплайны обучения и фреймворки оценки. Сначала разбираемся, нужен ли fine-tuning вообще: иногда более качественный prompting и правильная RAG-архитектура дают 90% результата без лишних затрат.
Как строим LLM-фичи, которые работают в продакшне
- Оценка до деплоя. Измеряем точность, уровень галлюцинаций и latency до выхода фичей в продакшн.
- Контроль затрат. Оптимизируем использование токенов, применяем кэширование и подбираем модель так, чтобы расходы оставались предсказуемыми.
- Приватный деплой. On-premises LLaMA/Mistral для чувствительных данных, которые не могут покидать вашу инфраструктуру.
- Наблюдаемость. Логируем входы, выходы и latency, чтобы улучшать систему на реальных данных.
Расскажите, что хотите построить с LLM, скажем, подходит ли это и как выглядит реалистичный скоуп.