LLM — Large Language Models
LLM — AI-продукт, предоставляющий организации возможности фундаментальных языковых моделей. Обеспечивает централизованный доступ к LLM для всех команд и продуктов.
Назначение
LLM как продукт решает задачу единого управления доступом к языковым моделям:
- стандартизация использования LLM в организации
- контроль затрат и безопасности
- обеспечение других AI-продуктов (Knowledge Assistant, Code Agent, Automation AI) базовыми возможностями генерации
Варианты развёртывания
Организация выбирает модель развёртывания в зависимости от требований:
- Облачные API — OpenAI, Anthropic, Google; минимальные затраты на инфраструктуру, быстрый старт
- On-premise / Private Cloud — развёртывание open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen); полный контроль данных
- Гибридный — облачные API для некритичных задач, on-premise для чувствительных данных
Сценарии использования
LLM применяется для широкого спектра задач:
- генерация текстов (отчёты, письма, документация)
- суммаризация документов
- классификация и категоризация
- извлечение информации из неструктурированных данных
- перевод и локализация
- генерация кода
- анализ тональности
Ключевые решения
При формировании LLM-продукта необходимо принять следующие решения:
- Cloud vs. On-premise — баланс между стоимостью, конфиденциальностью данных и латентностью
- Выбор моделей — какие модели использовать для каких задач (стоимость vs. качество)
- Fine-tuning vs. Prompting — дообучение модели под задачу или работа через промпт-инжиниринг
- Управление затратами — токен-экономика, бюджетирование, лимиты на команды
Инфраструктура
Инфраструктура LLM-продукта включает:
- GPU-кластеры — для on-premise развёртывания и fine-tuning
- API Gateway — маршрутизация запросов, rate limiting, аутентификация
- Prompt Management — управление и версионирование промптов
- Guardrails — фильтрация входов и выходов (safety, compliance)
- Observability — логирование запросов, метрики качества, мониторинг затрат
- Кэширование — снижение затрат на повторяющиеся запросы
Управление затратами
Затраты на LLM могут быстро расти. Необходимо:
- отслеживать потребление по командам и продуктам
- устанавливать лимиты и квоты
- выбирать модель подходящего размера для задачи
- использовать кэширование для типовых запросов
- оптимизировать промпты для снижения количества токенов
Риски
- Конфиденциальность данных — передача чувствительной информации во внешние API
- Галлюцинации — генерация недостоверной информации
- Vendor lock-in — зависимость от одного провайдера
- Регуляторные требования — соответствие требованиям к обработке данных