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;
Я устал от Duolingo и написал себе AI-репетитора. Go, Clean Architecture, 4 LLM-модели — и вот что из этого вышло
Зачем вообще писать ещё одно приложение для изучения языкаМой рабочий день - это код. Вечером я хочу разговаривать с кем-то по-английски, а не нажимать на пингвинчиков.Duolingo учит меня заказывать яблоки в магазине.Memrise превратился в видеоплатформу с озвучкой.ChatGPT-чат отлично объясняет грамматику, но не помнит, что я уже разбирал Present Perfect в среду и опять путаю его с Past Simple в пятницу.
