Suomi

Aihe

Tuotantokäytön LLM-sovellukset

Suunnittele, julkaise, havainnoi ja operoi LLM-sovelluksia demovaiheen jälkeen.

31 sisältöä (20 artikkelia · 11 videota)

Aloita tästä

Muutama hyvä aloitussisältö ennen koko sisältövirran selaamista.

13 min lukemista

Vuoden 2026 LLM-pino: mallit, inferenssi, työkalut ja kompromissit

Työskentelevän arkkitehdin näkemys vuoden 2026 LLM-pinosta: mallitasot, inferenssipalveluntarjoajat, orkestrointikerrokset, arviointityökalut ja kompromissit, joilla on todella merkitystä tuotantotasoista tekoälyä julkaistaessa. Kaikki se, minkä olisit toivonut jonkun selittävän ennen aloittamista.

12 min lukemista

Tuotantokehotteiden suunnittelu: järjestelmä-, kehittäjä- ja käyttäjäkerrokset

Tuotantokehotteissa ei ole kyse siitä, että ”kerrotaan tekoälylle, mitä halutaan”. Ne muodostavat koodin tavoin hallitun kerroksittaisen järjestelmän: vakaat ohjeet, dynaaminen konteksti ja kutsukohtaiset muuttujat. Arkkitehtuuri, toimintamallit ja kuri erottavat tuotannon prototyypistä.

10 min lukemista

Tuotantotason tekoälyn epäonnistumistavat: mikä rikkoutuu demon jälkeen

Tekoälyjärjestelmät epäonnistuvat yleensä ennustettavilla tavoilla: hallusinaatio, vanhentunut konteksti, mielistely, kehoteinjektio, turvaton työkalujen käyttö, skeeman ajautuminen ja heikot varamenettelyt. Tuotannon epäonnistumisrekisteri tiimeille, jotka julkaisevat oikeita työnkulkuja.

Lisää tässä aiheessa

The Agent Landscape - Lessons Learned Putting Agents Into Production

The Agent Landscape - Lessons Learned Putting Agents Into Production

11 min lukemista

LangGraph, CrewAI vai suora API: agenttikehyksen valinta vuonna 2026

Agenttikehysten kenttä on vuonna 2026 kypsempi mutta ei selkeämpi. LangGraph, CrewAI, Pydantic AI, OpenAI Agents SDK ja suora API sopivat eri tiimeille ja hankkeille, mutta mikään ei sovi kaikille. Tässä saat rehellisen vertailun ja päätösmallin.

13 min lukemista

Agenttien suunnittelu niin, etteivät ne jää ikuiseen silmukkaan

Tuotantoagenttien yleisin virhe on loputon tai näennäisesti loputon silmukka: agentti yrittää uudelleen, haarautuu ja kuluttaa tokeneita edistymättä. Nämä arkkitehtuurimallit estävät ongelman ja tuottavat vaikeatkin tehtävät loppuun saattavia agentteja.

12 min lukemista

Tietokonetta käyttävät agentit ja selainagentit tuotannossa

Tietokonetta käyttävistä agenteista ja selainagenteista tehdään näyttäviä esittelyjä. Laajamittaiset tuotantototeutukset näyttävät erilaisilta: tarkka rajaus, vahvat suojamekanismit ja huolellinen käyttökokemus. Tässä käsittelemme toimivia malleja, toistuvia epäonnistumisia ja rehellistä taloudellista arviota.

12 min lukemista

Kontekstisuunnittelu: miljoonan tokenin ikkunoiden hallinta ilman kontekstin rapautumista

Miljoonan tokenin konteksti-ikkunoita on saatavilla, mutta laatu heikkenee paljon ennen rajaa. Kontekstisuunnittelu tarkoittaa ikkunoiden tehokasta käyttöä: mitä sisällytetään, mitä tiivistetään, mitä haetaan ajantasaisena ja millä malleilla laatu säilyy kontekstin kasvaessa.

12 min lukemista

Päättelyn kustannusoptimointi: kehotteiden välimuisti, reititys ja tuloksen hallinta

LLM-päättelyn kustannuksia voidaan vähentää 60–90 % oikeilla tekniikoilla. Kehotteiden välimuisti, mallien reititys, tuloksen hallinta, eräajo ja muut vähemmän tunnetut mallit. Luvut, mallit ja tuotantokuri, jotka erottavat hyvin hoidetun päättelyn karkaavasta laskusta.

13 min lukemista

Regressioita todella havaitsevien arviointien rakentaminen

Useimmat arviointikokonaisuudet näyttävät vakuuttavilta mutta eivät havaitse todellisia regressioita. Olennaiset ongelmat havaitsevat arvioinnit edellyttävät huolellisesti rakennettua aineistoa, herkkiä mittareita, arvioijien kalibrointia ja luottamuksen kulttuuria. Näin onnistuneet tiimit toimivat.

13 min lukemista

Hienosäätö vuonna 2026: milloin LoRA voittaa RAG:n ja miten onnistut ilman klusteria

LoRA-hienosäätö on nyt helposti saatavilla: voit ajaa todellisen hienosäädön kannettavalla tai vuokrata GPU:n tunniksi. Tässä käsitellään toimivat mallit, tilanteet, joissa hienosäätö voittaa RAG:n, sekä käytännön työnkulku aineiston valmistelusta käyttöönottoon.

14 min lukemista

MCP alusta alkaen: tuotantovalmis palvelin TypeScriptillä

Tuotantovalmiin Model Context Protocol -palvelimen rakentaminen vaatii enemmän kuin muutaman työkalun kytkemisen. Skeemasuunnittelu, tunnistautuminen, virheenkäsittely, suoratoisto, havainnoitavuus ja tuotannon realiteetit tekevät MCP-palvelimista hyödyllisiä mittakaavassa.

12 min lukemista

Näin suunnittelet MCP-työkaluja, joita LLM:t käyttävät oikein

Useimmat näkemämme MCP-työkalut ovat teknisesti oikeita mutta käytännössä hyödyttömiä. LLM:t sivuuttavat ne, käyttävät niitä väärin tai kutsuvat niitä hyödyttömillä tavoilla. Näillä periaatteilla suunnittelet työkalut, jotka LLM:t omaksuvat luontevasti, ja korjaat yleiset virheet.

12 min lukemista

Muistin rakentaminen pitkäkestoisille agenteille

Agentit tarvitsevat konteksti-ikkunaa pidemmän muistin. Pitkäkestoisen muistin arkkitehtuuri — mitä tallennetaan, milloin haetaan ja miten unohdetaan — ratkaisee, vaikuttaako agentti tuntevan sinut vai aloittaako se jokaisen keskustelun alusta. Tässä käsitellään toimintamallit ja tuotannon kompromissit.

10 min lukemista

Monimalliohjaus: reititys kustannuksen, viiveen ja laadun mukaan

Yhden mallin käyttäminen kaikkeen on aloittelijan ratkaisu. Tuotantotason tekoälyjärjestelmät reitittävät eri pyynnöt eri malleille ja säästävät kustannuksissa 60-90% samalla, kun laatu paranee. Toimintamallit, reitityslogiikka ja kompromissit.

12 min lukemista

LLM-sovellusten havainnoitavuus: jäljitys, kustannukset, viive ja laadun ajautuminen

LLM-sovellukset epäonnistuvat tavoilla, joita perinteinen havainnoitavuus ei havaitse. Toimintamallit monivaiheisten työnkulkujen jäljittämiseen, kutsukohtaisesti 100x vaihtelevien kustannusten seurantaan, laadun ajautumisen valvontaan ja hallusinaatioiden selvittämiseen tuotannon mittakaavassa.

12 min lukemista

Tuotantotasoisen RAG-järjestelmän rakentaminen: ingestointi, upotukset, haku, uudelleenjärjestely ja arviointi

Tuotannon RAG-putkessa on kuusi vaihetta, joiden ratkaisut määrittävät laadun. Arkkitehtuuri, vaihekohtaiset valinnat ja iteratiivinen arviointikuri erottavat toimivan RAG-järjestelmän pettymyksen tuottavasta.

14 min lukemista

Kehoteinjektio ja LLM-tietoturva: uhkamallit ja puolustus syvyyteen

Kehoteinjektio on pysyvä LLM-tietoturvan riskiluokka, ei kehotteen kirjoitusvirhe. Tuotanto-opas uhkamalleihin, tietorajoihin, työkaluoikeuksiin, regressiotesteihin, valvontaan ja häiriötilanteisiin.

12 min lukemista

Kehotteiden, RAG:n ja hienosäädön valinta sekä niiden yhdistäminen

Kehotteet, RAG ja hienosäätö ovat kolme keskeistä tapaa mukauttaa LLM:iä omaan ongelmaan. Kukin sopii joihinkin ongelmiin ja huonosti toisiin. Tässä saat valintakehyksen, realistiset kustannukset ja tuotantomallit, joissa niiden yhdistäminen toimii erityisen hyvin.

13 min lukemista

LLM-tuotteen julkaisu: hinnoittelu, kate ja kilpailueduttomuuden ansa

LLM-pohjaisilla tuotteilla on perinteistä SaaSia vaikeampi talous. Käytön mukana skaalautuvat muuttuvat kustannukset, inferenssin puristama kate, hyödykkeistymisen riski ja kilpailijat samoilla perustamalleilla. Miten rakentaa tuote, joka on aidosti puolustettavissa — ja mitkä mallit johtavat katoaviin LLM-startuppeihin.

13 min lukemista

Rakenteiset tuotokset ja funktiokutsut: tuotantokäytön mallit

Rakenteiset tuotokset ja funktiokutsut muodostavat sillan ”tekstiä tuottavasta LLM:stä” ”työtä tekeväksi järjestelmäksi”. Tuotannossa olennaisia malleja ovat skeemat, virheenkäsittely, idempotenssi ja hallittu heikentyminen — ei pelkkä JSON-tila.

Deep Dive into LLMs like ChatGPT

Deep Dive into LLMs like ChatGPT

Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)

Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)

LangSmith in 10 Minutes

LangSmith in 10 Minutes

Instrumenting & Evaluating LLMs

Instrumenting & Evaluating LLMs

AI prompt engineering: A deep dive

AI prompt engineering: A deep dive

Prompting 101 | Code w/ Claude

Prompting 101 | Code w/ Claude

Vertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS

Vertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS

How AI is Reinventing Software Business Models ft. Bret Taylor of Sierra

How AI is Reinventing Software Business Models ft. Bret Taylor of Sierra

OpenAI DevDay 2024 | Structured outputs for reliable applications

OpenAI DevDay 2024 | Structured outputs for reliable applications

Pydantic is all you need: Jason Liu

Pydantic is all you need: Jason Liu