Teema

Töökindlad LLM-rakendused

Kavanda, vii kasutusse, jälgi ja halda LLM-rakendusi pärast demofaasi.

31 lugu (20 artiklit · 11 videot)

Alusta siit

Mõned head esimesed materjalid enne kogu voo sirvimist.

13 min lugemist

Artikkel

2026. aasta LLM-i tehnoloogiavirn: mudelid, päringud, tööriistad ja kompromissid

Praktiseeriva arhitekti vaade 2026. aasta LLM-i tehnoloogiavirnale — mudelitasemed, päringuteenuse pakkujad, orkestreerimiskihid, hindamistööriistad ja kompromissid, mis tegelikult loevad, kui paned tootmisesse AI-rakenduse. Kõik see, mida oleksid soovinud, et keegi oleks sulle enne alustamist ette

Kasuta artiklit otsustamise kontekstina: kasutuselevõtt, risk, juhtimine või investeering.

Ekspert

12 min lugemist

Artikkel

Tootmis-promptide kavandamine: süsteemi, arendaja ja kasutaja kihid

Tootmispromptid ei ole 'ütle AI-le, mida sa tahad'. Need on kihiline süsteem — stabiilsed juhised, dünaamiline kontekst, päringupõhised muutujad — mida hallatakse nagu koodi. Arhitektuur, mustrid ja distsipliin, mis eristavad tootmist prototüübist.

Eraldad süsteemi, arendaja ja kasutaja juhised ning testid tootmisprompte versioonitud süsteemikomponentidena.

Ekspert

10 min lugemist

Artikkel

Tootmise AI veamustrid: mis pärast demot katki läheb

AI-süsteemid ebaõnnestuvad tavaliselt etteaimatavatel viisidel: hallutsinatsioon, aegunud kontekst, liigne nõustumine, prompt injection, ohtlik tööriistakasutus, skeemitriiv ja nõrgad varuplaanid. Tootmise veamustrite register tiimidele, kes päris töövooge käitavad.

Koosta tootmise AI veamustrite register koos kontrollidega hallutsinatsiooni, aegunud konteksti, prompt injection'i, ohtliku tööriistakasutuse ja nõrkade varuplaanide jaoks.

Ekspert

Veel selles teemas

48 minutit

Video

Kuidas ehitada usaldusväärseid AI agente: kontekst ja evalid

Arize AI. Selgitab, miks tootmisagendid ebaõnnestuvad, kui süsteemil pole õiget konteksti, hindamisandmeid, trace’e ja domeeniekspertiisi. See sobib artikli vearegistriga: eralda otsing arutlusest, defineeri oodatud tulemus, hinda tööriistakutseid ja jälgi vigu enne mudeli vahetamist.

Ekspert

13 min lugemist

Artikkel

LLM-toote väljasaatmine: hinnastamine, marginaalid ja anti-vallikraavi lõks

LLM-toega tooted seisavad silmitsi ökonoomikaga, mis on raskem kui traditsiooniline SaaS. Muutuvad kulud, mis skaleeruvad kasutusega, marginaalid, mida järeldus pressib kokku, kommodiseerimise risk ja konkurendid samade alusmudelitega. Kuidas ehitada tegelikult kaitstavat toodet — ja mustrid, mis vi

Kasuta artiklit otsustamise kontekstina: kasutuselevõtt, risk, juhtimine või investeering.

Ekspert

12 min lugemist

Artikkel

Inferentsi kulude optimeerimine: promti vahemällu, marsruutimine ja väljundi kontroll

LLM-inferentsi kulud on õigete tehnikatega 60–90% vähendatavad. Promti vahemällu, mudeli marsruutimine, väljundi kontroll, partiide kasutamine ja paar vähem tuntud mustrit. Numbrid, mustrid ja tootmisdistsipliin, mis eristavad hästi juhitud inferentsi paokstotrennast arvest.

Kasuta artiklit otsustamise kontekstina: kasutuselevõtt, risk, juhtimine või investeering.

Ekspert

14 min lugemist

Artikkel

Prompt injection ja LLM-turvalisus: ohumudelid ja kaitse kihtidena

Prompt injection on püsiv LLM-turvalisuse riskiklass, mitte prompti kirjutamise viga. Tootmiskeskkonna juhend ohumudelite, andmepiiride, tööriistaõiguste, regressioonitestide, monitooringu ja intsidentide käsitlemise kohta.

Koosta LLM-töövoole ohumudel ja lisa konkreetsed kontrollid usaldamata sisu, otsingu, tööriistakutsete, autoriseerimise, monitooringu ja intsidentide käsitlemise jaoks.

Ekspert