وكلاء الذكاء الاصطناعي وخطوط أنابيب نماذج اللغة الكبيرة - RAG، التقييم والحواجز التي تبقى على قيد الحياة في الإنتاج

أنا أبني طبقة نموذج اللغة الكبيرة في منتجك وأجعلها موثوقة بما يكفي للبقاء في الإنتاج.

ما تحصل عليه

- خطوط أنابيب RAG: استراتيجية التقسيم والفهرسة، الاسترجاع الهجين، إعادة الترتيب، وحزمة تقييم تقيم المسترد بشكل منفصل عن المولد
- الوكلاء وسير العمل متعدد الخطوات: استدعاء الأدوات، الحالة، المحاولات، التحكم في الميزانية وانتهاء المهلة، نقاط التحقق البشرية في الحلقة
- الحواجز الواقية: التحقق من صحة الإدخال والمخرجات، الرفض والمسارات الاحتياطية، التعامل مع PII، مقاومة الحقن الفوري
- التقييم والقابلية للملاحظة: مجموعات ذهبية، عمليات الانحدار في CI، تتبع كل طلب، تتبع تكلفة الرموز وفترة التأخير

لماذا يهم ذلك

معظم ميزات نماذج اللغة الكبيرة تعمل في العرض التجريبي وتنهار عند حركة المرور الحقيقية. أقيس جودة الاسترجاع بدلا من التخمين، وأربط المقاييس ب CI بحيث يكون الإشعار أو تغيير الفهرس رقما يمكنك رؤيته قبل الشحن.

الخلفية

10+ سنوات كمهندس واجهة خلفية، ومؤخرا بنيت منصة ETL بحجم بيتابايت مع طبقات معالجة نماذج اللغة الكبيرة فوقها. بايثون، جو، تايب سكريبت، قواعد بيانات متجهة، OpenTelemetry، AWS.

كيف نبدأ

أرسل لي المسألة وأي شيء موجود اليوم. تحصل على نهج، ونطاق تقريبي، وتقدير قبل بدء أي عمل. التدقيقات القصيرة والنماذج الأولية مرحب بها؛ الالتزامات الأطول تحسب بالساعة مع تحديثات مكتوبة أسبوعية.