Разработка ИИ-решений
Прикладные ИИ-системы на реальной инфраструктуре — локальный и облачный inference LLM, retrieval и структурированные знания, а не прототипы на одних промптах.
Начать проектОбзор
Я строю прикладные ИИ-системы, выходящие за рамки одного промпта: инфраструктуру retrieval, памяти и inference, рассчитанную на реальную нагрузку, а не только на демо.
Как я это строю
- Локальный inference LLM (например, открытые модели вроде Qwen2.5 через Ollama), когда стоимость, задержка или контроль над данными исключают использование только облачного API.
- Retrieval-augmented пайплайны, сочетающие векторный поиск сходства со структурированными графовыми знаниями там, где важны связи, а не только сходство.
- Чёткое разделение между слоем inference, слоем знаний/памяти и слоем приложения, чтобы каждый мог развиваться независимо.
- Продакшен-требования с самого начала: контейнеризированное развёртывание, наблюдаемость и оценка до запуска системы без надзора.
Кому это подходит
Командам, которым нужна ИИ-функциональность, встроенная в реальный продукт или процесс, — а не proof-of-concept, который не переживёт столкновения с реальными данными.
FAQ
Вы работаете только с облачными API вроде OpenAI/Anthropic?
Нет — я также строю решения на локально размещённых открытых моделях через Ollama, когда этого требуют стоимость, задержка или требования к резидентности данных.
Чем это отличается от консалтинга по промпт-инженерии?
Фокус — на архитектуре системы: память, retrieval, оркестрация, — а не только на формулировке промптов.