Ошибка оказалась не в LLM: опыт внедрения языковых моделей в продакшен

Команда проекта по внедрению LLM в клиентские сервисы столкнулась с неожиданной проблемой: после успешного демо и запуска пилота в промышленную эксплуатацию ответы бота стали содержать ошибки. Разработчики долго искали причину в качестве генерации текста, меняли модели и корректировали промпты, но корень зла оказался в другом.

Симптомы и неверный диагноз

На этапе демонстрации бот работал живо и казался идеальным. Однако с приходом реальных пользователей и данных начали всплывать системные ограничения. Ответы модели были уверенными, но иногда неверными. Команда всерьез обсуждала замену LLM, полагая, что проблема кроется в генерации.

Реальная причина

Анализ логов показал, что в ряде случаев языковая модель вообще не должна была отвечать.

• Routing отправлял пользователя в ветку ответа, хотя API возвращал статус partial, требующий перевода на оператора (handoff).
• Самые критичные ошибки находились в API, базе знаний и compliance-слое.
• Модель лишь озвучивала проблемы, созданные архитектурой системы.

Выводы

Переломный момент наступил, когда команда перестала винить LLM и задалась вопросом: почему система вообще поставила модель в условия, где правильного ответа не существует?

Главный урок: сильная LLM не компенсирует слабую архитектуру. Без грамотного routing, владельца базы знаний и понятного механизма handoff любые сравнения моделей превращаются в дорогостоящий отвлекающий маневр.

Источник: Все статьи подряд / Искусственный интеллект / Хабр