Перейти к содержимому

С чего начинать в AI Builders: карта учебника по уровням фичи

Константин Потапов
7 мин

58 глав подряд читать не надо. Определите, на каком уровне сейчас ваша LLM-фича, и заходите с нужного места: Идея, Протокол, Тест, Прод, четыре маршрута и признаки, по которым видно ваш.

С чего начинать в AI Builders: карта учебника по уровням фичи

В AI Builders открыты все 58 глав, разложенные на десять частей. Читать подряд можно, но обычно не нужно: у вас уже есть конкретная фича в конкретном состоянии, и полезны главы про следующий шаг, а не про предыдущие.

В учебнике для этого есть шкала зрелости. Она сформулирована вопросами о системе, а не о человеке: уровень определяет не ваш стаж, а то, что сейчас лежит в репозитории.

01 Идея. Умеет ли система вызвать модель и получить текст

Признаки: ключ провайдера в переменных окружения, один запрос, ответ печатается в лог или прилетает в чат. Работает на ноутбуке, показывали коллегам.

Здесь важно понять одну вещь, и она есть в первых главах: вызов API это ещё не интеграция. У вас пока нет фичи, у вас есть доказательство, что провайдер отвечает.

Дальше идут части про уместность модели: где задача решается регуляркой и справочником, а где действительно нужна LLM. Пропустить их дороже всего: именно отсюда растут проекты, которые потом не доезжают до прода.

02 Протокол. Переживает ли вызов ошибку и отдаёт ли ответ потребителю

Признаки: код уехал в сервис, есть ручка или задача в очереди, кто-то в компании уже этим пользуется. И первый инцидент: провайдер ответил пятисоткой, задача упала, пользователь увидел спиннер до бесконечности.

Ваш блок это протокол и контракты. Что именно вы ждёте от модели, как это описано схемой, что делает система, когда пришёл валидный JSON с бессмысленным содержимым. Ретраи и таймауты: чем отличается ретрай, который спасает, от ретрая, который утраивает счёт. Фон и очередь: почему синхронный вызов модели в HTTP-ручке это отложенная авария.

Здесь же появляется бюджет. Не «сколько стоит тысяча токенов», а сколько стоит одно обращение вашего пользователя и что происходит с системой, когда месячный лимит кончился двадцатого числа. Отдельно про это: разбор счёта по пяти статьям.

03 Тест. Где в этой фиче модель не нужна, а вы её всё равно ставите

Признаки: фича работает, ей пользуются, но качество плавает, а стоимость растёт быстрее пользы. Появляется вопрос, на который в компании нет ответа: а стало ли лучше?

Это самый неудобный уровень, потому что чинить надо не код, а решение. Части про сокращение зоны модели: выносим детерминированное в код, оставляем модели только то, что действительно требует языка. Каждый вынесенный кусок это минус деньги, минус задержка, минус источник галлюцинаций.

Дальше идёт тестирование недетерминированной системы. Обычные тесты тут не работают: два одинаковых запуска дают разный результат. Нужны evals, набор размеченных случаев и порог, ниже которого версия не выкатывается. И метрика, записанная до начала работы, а не подобранная потом под удобный результат.

04 Прод. Может ли команда показать контракт, evals, fallback, бюджет, правила безопасности и логи одной версии

Признаки: на этот вопрос у вас есть ответ, и он занимает меньше пяти минут.

Если каждый пункт лежит у другого человека и собирается неделю, вы не на четвёртом уровне, каким бы зрелым ни выглядел проект снаружи. Это нормальное состояние большинства команд.

Здесь части про эксплуатацию: версионирование промптов и моделей как обычного кода, поведение при смене версии у провайдера, разбор инцидента с ответом «почему система решила так», правила безопасности и границы того, что уходит наружу, с оглядкой на 152-ФЗ.

Как это использовать

Откройте ai.potapov.me, прочитайте четыре вопроса и честно ответьте на них про свою фичу. Не про ту, что в планах на квартал, а про ту, что в репозитории.

Первый вопрос, на который ответ «нет», и есть ваша точка входа. Оттуда и читайте. Каждый уровень открывается отдельной страницей: Идея, Протокол, Тест, Прод.

Шкала называет состояние системы, а не стаж человека. Оценивается фича, которая лежит в репозитории, а не ваша строчка в штатном расписании.

Когда доведёте её до состояния, о котором есть что показать, покажите систему: нужны публичный разбор, контур, числа, которые видели сами, и список того, чего в системе нет.

Если по дороге найдёте главу, которая противоречит вашему опыту, напишите об этом в канал @ai_builders_ru. Замечания попадают в текст: он для того и открыт.

Если разрыв между текущим уровнем и нужным стоит компании денег прямо сейчас, читать может быть поздно: тогда имеет смысл разобрать контур вместе.

Открыть AI Builders →

Похожие материалы

·7 мин

Три котёнка ищут дом: как я собрал объявление с агентом в Telegram

Подруге из Витебска нужно пристроить трёх котят. На входе абзац и восемь фотографий, на выходе комплект: текст, площадки, порядок снимков, напоминание админам и вопросы будущим хозяевам. Что сделал Hermes и что остаётся людям.

·10 мин

Сотни записей с обхода здания в дефектовку за ночь

Многоэтажный объект, десятки гигабайт записей с обхода и одна ночь на отчёт. Как я собрал сотни замечаний с кадрами в XLSX-шаблонах заказчика: локальный Whisper, кэш по SHA-256, ручная проверка и никаких выдуманных объёмов.

·11 мин

Квота на 95 писем и одно письмо: постмортем ночного SIGBUS в celery

Разбор ночного инцидента на Tech Path Finder по обычному каркасу: коротко, хронология, пять «почему», что сработало, пункты. Healthcheck трое суток заводил себе комплекты mmap-файлов prometheus_client, tmpfs кончилась, форки celery пошли умирать с SIGBUS, задачи с acks_late закружились в очереди, и дневная квота писем сгорела за полторы минуты.