Ваша система искусственного интеллекта — это больше, чем просто модель: как на самом деле выглядит производственная архитектура искусственного интеллекта

Производственная система ИИ редко бывает просто: Пользователь → API → LLM → Ответ Эта архитектура хорошо работает в демо-версии. Производство другое. Как только системе искусственного интеллекта приходится работать с частными данными, корпоративными системами, разрешениями пользователей, ненадежными результатами модели, ограничениями задержки, ограничениями затрат и меняющимися требованиями, модель становится лишь одним компонентом гораздо более крупной системы. В SotaTek мы подходим к разработке ИИ с более широкой системной точки зрения: модель — это только один уровень продукта, а данные, логика приложения, интеграция, безопасность, оценка, инфраструктура и наблюдаемость определяют, может ли эта возможность действительно работать в производстве. Более реалистичная архитектура выглядит так: Рабочий процесс пользователя/бизнеса ↓ Приложение ↓ Аутентификация / Авторизация ↓ Уровень оркестровки ИИ ↙ ↘ Инструменты поиска ↓ ↓ Предприятие знаний Системы источников \ / \ / Модель ↓ Ограждения / Валидация ↓ Ответ ↓ Регистрация/оценка ↓ Мониторинг/Обратная связь Интересные инженерные проблемы обычно находятся где-то между этими рамками. **Начните с рабочего процесса, а не модели **Одна из самых простых ошибок при разработке ИИ начинается с: