Проектирование архитектуры AI-системы
Архитектурные ошибки на ранних этапах — самые дорогостоящие. Неправильный выбор подхода (ML vs. LLM vs. rule-based), игнорирование требований к latency, отсутствие data pipeline — всё это обнаруживается уже в продакшене. Мы проектируем AI-архитектуры, которые масштабируются и поддерживаются.
Компоненты архитектурного проектирования
AI Strategy: Первый вопрос — нужен ли AI вообще. Для каждой функциональной области: что даёт ML/AI vs. детерминированный алгоритм, какой ожидаемый прирост по бизнес-метрике, какова стоимость ошибки модели.
Data Architecture:
- Источники данных и пайплайны сбора
- Feature Store (Feast, Tecton, Hopsworks) для переиспользования признаков
- Data versioning (Delta Lake, LakeHouse vs. traditional DWH)
- Labeling pipeline для supervised задач (Label Studio, Scale AI)
- Data quality monitoring (Great Expectations)
Model Architecture:
- Monolith vs. ensemble vs. многоуровневая система
- Online vs. offline inference (или hybrid)
- Single model vs. multi-model orchestration
- LLM vs. fine-tuned smaller model vs. traditional ML — для каждой задачи
Serving Architecture:
- Synchronous (REST/gRPC) vs. Asynchronous (queue-based) inference
- Batch inference для аналитических задач
- Streaming inference (Kafka + Flink) для real-time задач
- Caching strategy (семантическое кэширование для LLM, TTL для стабильных предсказаний)
MLOps Foundation:
- Experiment tracking (MLflow, W&B)
- Model Registry с staging/production окружениями
- CI/CD для ML (тесты на данных, smoke tests модели)
- Monitoring: data drift, model performance, system metrics
Типовые архитектурные паттерны
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Оптимален для корпоративных chatbot, knowledge base QA, document analysis. Компоненты: document ingestion pipeline, vector store (Qdrant/Weaviate), LLM + reranker.
Multi-Stage Pipeline: Retrieval → Filtering → Scoring → Ranking. Каждый этап независимо масштабируется и заменяется. Применение: recommendation systems, search.
Agentic Architecture: LLM + tool use + memory + planning. LangGraph / AutoGen для сложных multi-step задач. Требует тщательного проектирования guardrails и fallback логики.
Feature Store + Online ML: Актуальные признаки вычисляются в real-time (Flink/Kafka) и хранятся в Redis. Модель делает предсказание на свежих признаках. Применение: fraud detection, dynamic pricing.
Документация
Выходной артефакт проектирования: Architecture Decision Records (ADR), компонентная диаграмма, data flow diagram, capacity plan (вычисления + хранилище + стоимость), roadmap реализации по приоритетам.
Сроки
Discovery + Architecture Design: 2–4 недели в зависимости от сложности системы.