Блог

Зависимость от одного провайдера LLM мешает быстро менять модели. Покажем слой совместимости, единый мониторинг и общий учет расходов.

Сравнение провайдеров LLM по стабильности: как за 7 дней собрать p95, 429, TTFT, долю битых JSON и фактическую цену для честного выбора.

Длинные system prompt часто добавляют лишние токены и скрытую задержку. Разберем, что стоит перенести в шаблоны, таблицы правил и логику сервиса.

Описание модели в каталоге помогает выбрать модель без споров: какие поля добавить про задержку, класс данных, контекст, JSON и примеры задач.

Планировщик шагов для агента не всегда нужен. Разберём, где один вызов быстрее и дешевле, а где цепочка шагов даёт меньше ошибок.

Лимит по токенам часто упирается раньше, чем лимит запросов. Разберём длинный контекст, большие ответы и вызовы инструментов с объёмными данными.

Пошаговая методика, как выбрать эмбеддинги для русскоязычного поиска на своих данных: набор запросов, разметка, метрики, ошибки и быстрый чек.

Трассировка LLM-запроса помогает связать шлюз, очередь, вызовы инструментов и ответ модели, чтобы быстрее находить сбои и чинить прод.

LLM-пилот не готов к масштабу, если команда не считает ошибки, цену запроса и ручную работу. Покажем, как обсудить это с руководством спокойно.

Российский и внешний контур данных: как развести доступ, логи, интеграции и LLM-запросы, чтобы команды работали без смешения и лишнего риска.

Ревью LLM-фичи перед запуском помогает поймать риски до релиза: продукт, безопасность, 152-ФЗ, SRE, аналитика и финальная проверка.

План восстановления LLM-сервиса нужен там, где чат влияет на заявки, поддержку и продажи. Разберем RTO, RPO, роли, проверки и порядок переключения.

Дежурство по LLM-платформе часто ломают шумные алерты. Разберем, что оставить в ночной смене, что увести в отчеты и как снизить ложные срабатывания.

Порог эскалации модели помогает решить, когда переводить запрос на более дорогую LLM. Разберем сигналы, формулу порога и быстрые проверки.

Единая схема ошибок LLM API помогает свести timeout, rate limit, policy block и битый ответ к ясным кодам, ретраям и понятным сообщениям.

SLO для LLM-сервиса: как задать метрики задержки, отказов, качества и стоимости для продакшена, чтобы команда видела риск и держала бюджет.

Повторные запросы к LLM требуют правил: без них таймауты, 429 и скачки задержки быстро ломают сервис. Разберем backoff, circuit breaker и очереди.

Канареечный релиз LLM снижает риск при смене модели: разберем этапы от 1% трафика до полного включения и понятные стоп-условия.

Согласование LLM с юристами можно ускорить одной страницей: данные, риски, меры контроля и короткая проверка перед запуском.

Публичный и внутренний индексы стоит разделять, когда сайт, саппорт и база для сотрудников живут по разным правилам доступа, обновления и качества.

Чек-лист 152-ФЗ для LLM поможет проверить логи, бэкапы, маскирование PII, согласия и аудит-трейлы перед пилотом, закупкой и запуском.

LLM в KYC и AML полезны для сводок, поиска паттернов и черновиков, но рискованны для финального решения. Разбираем границы и меры контроля.

Alias модели часто живет дольше релиза и ломает интеграции. Разберем владение, замену версий, сроки снятия с поддержки и правила без сюрпризов.

Квантизация моделей с открытыми весами требует не средних метрик, а теста на ваших задачах: как сравнить 8-bit и 4-bit без самообмана.

Feature flags для LLM-функций помогают включать модели по аккаунтам, ролям и сегментам без правки конфигов и с понятным контролем риска.

Промпты как код: как хранить версии, собирать тесты, проводить ревью и безопасно выкатывать системные инструкции в продакшен.