Towards AI выпустил практическое руководство по внедрению AI-систем в бизнес

Показать демо AI-сервиса можно за один день, но запуск системы для реальных пользователей требует совсем другой подготовки. К такому выводу приходит руководство, опубликованное Towards AI. В материале разбирают, почему корпоративные AI-проекты часто тормозятся не из-за качества моделей, а из-за разрыва между прототипом и полноценной промышленной эксплуатацией.

Авторы советуют начинать не с выбора модели, а с постановки задачи. Нужно заранее определить, какую именно операцию предстоит автоматизировать, насколько критичны возможные ошибки и должны ли ответы опираться на внутренние данные компании. В тексте отдельно подчеркивается, что поиск по внутренним документам, обработка тикетов поддержки и генерация маркетинговых текстов требуют разных архитектур и отдельных подходов к проверке ответов.

В разделе о выборе модели руководство предлагает учитывать баланс между точностью, стоимостью и задержкой ответа. Для интеграции через API упоминаются OpenAI, а среди self-hosted-моделей названы Llama и Mistral. Авторы также обращают внимание на требования к хранению данных и соответствию нормативам. В ряде случаев именно ограничения на передачу документов за пределы инфраструктуры становятся главным фактором при выборе архитектуры.

Отдельный раздел посвящен построению RAG-пайплайна для работы с корпоративными знаниями. В качестве базового решения для векторного поиска авторы предлагают PostgreSQL с расширением pgvector. Такой подход позволяет добавить поиск по векторам в уже существующую базу данных и не разворачивать отдельную специализированную инфраструктуру.