Большие языковые модели вышли далеко за рамки экспериментальных чат-ботов и демонстраций. Сегодня компании из разных отраслей внедряют LLM в производство, чтобы решать реальные бизнес-задачи, автоматизировать рабочие процессы и приносить пользу клиентам в больших масштабах. Но как на самом деле выглядит вывод LLM, когда он используется в критически важных приложениях?

В этой статье мы рассмотрим пять реальных случаев использования, когда организации успешно используют логические выводы LLM в производственных средах, и что нужно, чтобы эти реализации работали надежно и экономически эффективно.

1. Интеллектуальная поддержка клиентов и чат-боты

Одним из наиболее распространенных вариантов использования LLM в производстве является обеспечение систем поддержки клиентов. Компании внедряют чат-ботов на базе искусственного интеллекта, которые могут понимать запросы на естественном языке, получать доступ к базам знаний и предоставлять полезные ответы без вмешательства человека.

В отличие от чат-ботов прошлого, основанных на правилах, системы поддержки на основе LLM могут обрабатывать тонкие вопросы, понимать контекст нескольких обменов и даже определять настроения клиентов. Они могут получать информацию из документации, прошлых заявок и часто задаваемых вопросов, чтобы предоставлять точные ответы в режиме реального времени.

Требования к производству: Чат-ботам поддержки клиентов необходима низкая задержка (время ответа менее секунды), высокая доступность и возможность масштабирования в часы пик. Многие компании обрабатывают тысячи одновременных разговоров, требуя инфраструктуры, которая может легко масштабироваться автоматически. Управление затратами также имеет решающее значение: обработка миллионов запросов в службу поддержки в месяц по высоким ценам на токены может быстро стать неустойчивой.

Реальная реализация: Компании все чаще используют модели с открытым исходным кодом, такие как Llama или Mistral, адаптированные к их конкретным знаниям в предметной области. Развертывая их с помощью бессерверных платформ вывода, а не управляя собственной инфраструктурой графических процессоров, они достигают необходимой масштабируемости, сохраняя при этом предсказуемость затрат. Плата за использование означает, что они платят только за фактическое взаимодействие с клиентом, а не за время простоя сервера.

2. Генерация контента и автоматизация маркетинга

Маркетинговые команды используют LLM для создания высококачественного контента в больших масштабах: от описаний продуктов и кампаний по электронной почте до сообщений в блогах и контента в социальных сетях. Этот вариант использования изменил подход компаний к контент-маркетингу, позволив небольшим командам производить объемы персонализированных фирменных материалов.

LLM могут создавать несколько вариантов рекламных текстов для A/B-тестирования, создавать описания продуктов для каталогов электронной коммерции с тысячами позиций или разрабатывать персонализированные последовательности электронных писем на основе сегментов клиентов. Ключевым моментом является поддержание голоса и качества бренда при автоматизации тяжелой работы.

Требования к производству: Рабочие нагрузки по созданию контента часто ориентированы на пакетную обработку, но могут иметь непредсказуемый объем. Компании может потребоваться создать 10 000 описаний продуктов за один день и ничего на следующий. Это делает бессерверный вывод особенно привлекательным: вы можете обрабатывать большие пакеты без круглосуточного обслуживания дорогостоящих экземпляров графического процессора.

Здесь ценны возможности режима JSON, гарантирующие, что модель выводит структурированные данные, которые легко интегрируются в системы управления контентом. Вызов функций может помочь моделям получить спецификации продукта или рекомендации бренда перед созданием контента.

Реальная реализация: Компании электронной коммерции и маркетинговые агентства запускают эти рабочие процессы через платформы вывода на основе API, которые поддерживают новейшие модели с открытым исходным кодом. Используя API-интерфейсы, совместимые с OpenAI, они могут легко переключаться между различными моделями для оптимизации соотношения качества и стоимости или экспериментировать с недавно выпущенными моделями, не переписывая интеграционный код.

3. Помощь с кодом и инструменты разработчика

Команды разработчиков программного обеспечения интегрируют LLM в свои рабочие процессы для ускорения процессов кодирования, отладки и проверки кода. От предложений автозаполнения до создания целых функций — LLM становятся незаменимыми помощниками в разработке.

Сценарии производственного использования включают интеграцию IDE, которая предлагает автодополнение кода, инструменты, генерирующие модульные тесты из существующего кода, системы, которые автоматически проверяют запросы на включение потенциальных проблем, а также чат-боты, которые отвечают на вопросы разработчиков о внутренних базах кода или платформах.

Требования к производству: Инструменты поддержки кода требуют чрезвычайно низкой задержки, разработчики ожидают практически мгновенных предложений. Им также необходимо справляться с переменными нагрузками, с пиками в рабочее время и минимальным использованием в ночное время. Безопасность имеет первостепенное значение, поскольку код часто содержит конфиденциальную бизнес-логику или собственные алгоритмы.

Модели должны понимать несколько языков программирования и платформ, поэтому выбор модели имеет решающее значение. Разработчики также получают преимущества от более крупных контекстных окон, позволяющих понимать целые файлы или модули при внесении предложений.

Реальная реализация: Компании, занимающиеся разработкой средств разработки, развертывают специализированные модели кода через частные конечные точки вывода, чтобы гарантировать, что код никогда не покидает их периметр безопасности. Политики нулевого хранения данных необходимы для поддержания доверия разработчиков. Многие используют платформы, которые предлагают как скорость, так и гарантии конфиденциальности, при этом модели развернуты в нескольких регионах, чтобы минимизировать задержки для распределенных команд.

4. Семантический поиск и извлечение информации

Организации используют внедрения на основе LLM для создания систем семантического поиска, которые понимают значение, а не просто сопоставляют ключевые слова. Это меняет то, как сотрудники находят информацию в больших базах знаний, как клиенты находят продукты и как исследователи перемещаются по коллекциям документов.

В отличие от традиционного поиска, семантический поиск понимает вопрос «Как мне сбросить пароль?» и «Я не могу войти» — связанные запросы. Он может отображать релевантные документы, даже если они не содержат точных условий поиска.

Требования к производству: Семантический поиск требует двух типов вывода: создание внедрений для документов (обычно однократная или периодическая пакетная операция) и создание внедрений запроса в режиме реального времени (малая задержка, высокая частота). Системе также необходимо управлять инфраструктурой индексации и операциями с векторной базой данных.

Некоторые реализации сочетают модели внедрения с моделями изменения ранжирования, чтобы сначала получить документы-кандидаты, а затем использовать более сложную модель для изменения ранжирования результатов для достижения максимальной релевантности.

Реальная реализация: Компании используют специализированные модели внедрения, развернутые с помощью API-интерфейсов вывода, для обработки как своих корпусов документов, так и входящих запросов. Возможность доступа к нескольким типам моделей через единую платформу упрощает архитектуру. Они могут использовать модели внедрения для векторизации и LLM для понимания запросов или генерации ответов. Здесь имеет смысл платить по факту использования, поскольку объем запросов может сильно варьироваться в зависимости от активности пользователя.

5. Анализ документов и извлечение данных

Финансовые службы, юридические фирмы и организации здравоохранения используют LLM для анализа документов, извлечения структурированной информации и ответов на вопросы о больших наборах документов. Это автоматизирует процессы, которые раньше требовали тщательной ручной проверки.

Случаи использования включают извлечение ключевых условий из контрактов, анализ медицинских записей для выявления соответствующей информации о пациентах, обработку счетов для получения отдельных позиций и итоговых сумм, а также ответы на вопросы о нормативных документах или юридических документах.

Требования к производству: Анализ документов часто включает в себя мультимодальные модели, которые могут обрабатывать как изображения, так и текст, поскольку многие документы представляют собой отсканированные PDF-файлы. Большие контекстные окна полезны для обработки длинных документов за один вызов вывода. Режим JSON гарантирует, что извлеченные данные будут возвращены в согласованном, поддающемся анализу формате.

Точность и последовательность имеют первостепенное значение: извлечение неправильной суммы в счете или пропуск важного пункта в контракте может иметь реальные последствия. Во многих реализациях используется вызов функций, позволяющий моделям вызывать процедуры проверки или искать справочную информацию.

Реальная реализация: Предприятиям в регулируемых отраслях нужны решения, обеспечивающие конфиденциальность конфиденциальных документов и ведение контрольного журнала. Они внедряют модели языка видения с открытым исходным кодом через платформы, которые предлагают безопасность корпоративного уровня, включая нулевое сохранение данных и сертификаты соответствия. Гибкость использования разных моделей для разных типов документов, специализированная финансовая модель для счетов-фактур и юридическая модель для контрактов помогают оптимизировать как точность, так и затраты.

Как заставить производственный вывод LLM работать

Эти пять вариантов использования имеют общие требования: надежность, масштабируемость, экономичность и зачастую гарантии конфиденциальности. Организации обнаруживают, что само управление инфраструктурой LLM — предоставление графических процессоров, автоматическое масштабирование, мониторинг производительности — отвлекает инженерные ресурсы от создания функций продукта.

Тенденция заключается в создании бессерверных платформ вывода, которые абстрагируют сложность инфраструктуры, обеспечивая при этом доступ к новейшим моделям с открытым исходным кодом. Такие платформы, как DeepInfra проиллюстрируйте этот подход, предлагая API-интерфейсы, совместимые с OpenAI, которые упрощают миграцию, цены с оплатой по факту использования, которые согласовывают затраты с фактическим использованием, а также развертывание в нескольких регионах для низкой задержки по всему миру.

Используя модели с открытым исходным кодом через управляемые платформы вывода, компании избегают привязки к поставщику, обеспечивая при этом надежность и производительность корпоративного уровня. Они могут экспериментировать с недавно выпущенными моделями, оптимизировать затраты, выбирая правильную модель для каждого варианта использования, и масштабироваться от прототипа до миллионов запросов без проблем с инфраструктурой.

Будущее производственного развертывания LLM заключается не в том, что каждая компания будет использовать свои собственные кластеры графических процессоров, а в том, чтобы сосредоточить инженерные усилия на том, что делает ваше приложение уникальным, одновременно используя специализированных поставщиков инфраструктуры для выполнения тяжелой работы по выводу моделей.