c4.

c4.

Большая фича без бесконечных переделок: Spec driven development с AI, UML, C4 и OpenAPI

Разработка большой фичи с нуля часто начинается обманчиво легко. Заказчик объяснил идею, команда обсудила экраны, разработчики примерно представляют архитектуру. Можно приступать. Но стоит перейти от общего замысла к конкретному поведению, как появляются вопросы, на которые у каждого участника свой ответ.

продолжить чтение

Не начинать с LangChain: как спроектировать корпоративную GenAI платформу до реализации

GenAI проект легко начать с технологий: выбрать LangChain, vector database, Kubernetes, Kafka, модель и сразу писать RAG пайплайн.Для корпоративной платформы это почти всегда слишком ранний шаг.Основные архитектурные вопросы возникают не в момент вызова LLM, а вокруг неё: кто может получить доступ к данным, где проверяются права, какие компоненты нужно масштабировать независимо, как система ведёт себя при недоступности внешнего провайдера и что действительно необходимо включить в первую версию.## Начать не со стека, а с условийЕсли сразу обсуждать технологии, очень быстро появляются вопросы:LangChain или LlamaIndex;

продолжить чтение

Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 3 HLD и немного LLD

Лапки котику помогли!

продолжить чтение