HabrЗачем GenAI-ассистенту platform logic: как управлять источниками, evidence и ответами
GenAI-ассистент может довольно быстро начать отвечать "по теме": находить релевантные фрагменты, собирать уверенный текст и создавать ощущение, что система уже работает. Если подключить LLM к корпоративным документам через RAG, подобрать параметры поиска, немного почистить контекст и добавить хороший prompt, первые результаты часто выглядят обнадеживающе. Пользователи начинают пробовать систему, появляются первые метрики использования, а сама идея быстро кажется готовой к расширению. Но для продуктового контура этого недостаточно. Проблема не только в том, может ли модель сформировать релевантный ответ. Проблема в том, является ли поведение системы ожидаемым, проверяемым и управляемым. Можно получить ассистента, который уверенно отвечает на вопросы, но при этом плохо контролируется в деталях: какие источники он использовал, достаточно ли найденной информации для ответа, можно ли показывать ответ пользователю, где безопаснее остановиться и дать ограниченный ответ (fallback), как проверяется качество, кто управляет ссылками на источники и что происходит при неполных, устаревших или плохо структурированных данных. В этой статье я разбираю не готовый "рецепт правильного GenAI-ассистента", а результаты и выводы из проверки на малом контролируемом прототипе: какие решения появляются вокруг GenAI-системы, когда она должна не просто отвечать, а вести себя управляемо. Фокус будет не на том, как "улучшить prompt" или выбрать модель побольше, а на том, как система управляет ответом после retrieval:
https://habr.com/ru/articles/1050848/
#GenAI #RAG #LLM #AI_Platform #retrieval #evidence #fallback #observability #quality_gates #enterprise_AI
Hacker News
