Интеграция LLM в корпоративные системы: подводные камни

LLM в enterprise — не просто ChatGPT

Интеграция LLM в корпоративные системы кардинально отличается от использования ChatGPT через браузер. Здесь важны безопасность данных, предсказуемость ответов и интеграция с существующей инфраструктурой.

Основные вызовы

1. Безопасность данных

Корпоративные данные не должны утекать к провайдеру LLM. Решения:

• On-premise модели (Llama, Mistral)
• Azure OpenAI с гарантиями приватности
• Data masking перед отправкой запросов

2. Галлюцинации

LLM могут генерировать правдоподобную, но неверную информацию. Решения:

• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Fact-checking пайплайны
• Confidence scoring и фолбэки

3. Стоимость и латентность

Запросы к GPT-4 дороги и медленны для real-time приложений. Решения:

• Кэширование семантически похожих запросов
• Cascade моделей — простые задачи на маленьких моделях
• Асинхронная обработка где возможно

Архитектурные паттерны

RAG Pipeline

Retrieval → Reranking → Generation → Validation — стандартный пайплайн для работы с корпоративными данными.

Agent Orchestration

Для сложных задач используем мультиагентные системы с специализированными агентами для разных доменов.

Human-in-the-Loop

Критически важные решения всегда проходят через человека. AI предлагает, человек утверждает.

Заключение

Успешная интеграция LLM требует глубокого понимания как возможностей моделей, так и специфики бизнес-процессов. Мы помогаем пройти этот путь без дорогих ошибок.