Важные паттерны в создании продуктов на основе генеративного ИИ
По мере того как программные продукты, использующие технологии генеративного искусственного интеллекта, переходят из стадии прототипирования в продакшн, выявляется ряд повторяющихся паттернов. Большие языковые модели (LLM) требуют адаптации, чтобы предоставлять информацию, выходящую за пределы общего и статичного обучающего набора. В большинстве случаев эту проблему решает Retrieval‑Augmented Generation (RAG, «генерация с поисковым дополнением»), хотя базовый подход RAG имеет свои ограничения и требует дополнительных техник для их устранения. Если же RAG оказывается недостаточно эффективным, Fine‑Tuning становится обоснованным шагом.
