Πώς να κλιμακώσετε τις εφαρμογές LLM χωρίς να εκραγείτε τον λογαριασμό cloud σας

«Βοήθεια! τα έξοδα μοντέλου AI μας είναι μέσα από την οροφή!» Ενώ το ChatGPT και οι ξάδελφοί του έχουν προκαλέσει μια χρυσή αναταραχή εφαρμογών που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, η πραγματικότητα της δημιουργίας εφαρμογών που βασίζονται σε LLMs είναι πιο περίπλοκη από το να χτυπάτε μια κλήση API σε μια διεπαφή ιστού. Κάθε μέρα, το LinkedIn μου τροφοδοτείται με νέες υπερβολικές ροές με νέα προϊόντα "πυρηνικής τεχνητής νοημοσύνης". Μερικοί αναλύουν νομικά έγγραφα, άλλοι γράφουν αντίγραφα μάρκετινγκ και μερικοί γενναίοι προσπαθούν ακόμη και να αυτοματοποιήσουν την ανάπτυξη λογισμικού. Αυτές οι "επιχειρήσεις τυλίγματος" (όπως μερικές φορές αποκαλούνται απερίσκεπτα) μπορεί να μην εκπαιδεύουν τα δικά τους μοντέλα, αλλά πολλοί επιλύουν πραγματικά προβλήματα για τους πελάτες και βρίσκουν γνήσια προϊόντα που ταιριάζουν στην αγορά με βάση τις τρέχουσες απαιτήσεις των επιχειρήσεων. But here's the thing: Even when you're not training models from scratch, scaling an AI application from proof-of-concept to production is like navigating a maze blindfolded. You've got to balance performance, reliability, and costs while keeping your users happy and your finance team from having a collective heart attack. Για να το κατανοήσουμε καλύτερα, ας το σπάσουμε με ένα πραγματικό παράδειγμα. Φανταστείτε ότι χτίζουμε το "ResearchIt" (όχι ένα πραγματικό προϊόν, αλλά φέρτε μαζί μου), μια εφαρμογή που βοηθά τους ερευνητές να χωνέψουν ακαδημαϊκά έγγραφα. Θέλετε μια γρήγορη περίληψη αυτής της πυκνής μεθοδολογικής ενότητας; Πρέπει να εξαγάγετε τα βασικά ευρήματα από ένα χαρτί 50 σελίδων; Η εφαρμογή μας σας έχει καλύψει. Version 1.0: The Naive Approach Έκδοση 1.0: Η αφελής προσέγγιση We're riding high on the OpenAI hype train - Our first version is beautifully simple: Ο ερευνητής ανεβάζει κομμάτια ενός χαρτιού (ειδικές, σχετικές ενότητες) Το backend μας μεταδίδει το κείμενο στο GPT-5 με μια προειδοποίηση όπως "Είσαι ένας χρήσιμος βοηθός έρευνας. Αναλύστε το ακόλουθο κείμενο και παραδώστε τις ιδέες αυστηρά από την ενότητα που παρέχεται από τον χρήστη......" Magic happens, and our users get their insights The simplicity is beautiful. The costs? Not so much. As more researchers discover our tool, our monthly API bills are starting to look like phone numbers. The problem is that we’re sending every query to GPT-5, the Rolls-Royce of language models, when a Toyota Corolla would often do just fine. Yes, GPT-5 is powerful, with its 128k context window and strong reasoning abilities, but at $1.25 per 1M input tokens and $10 per 1M output tokens, costs add up fast. For simpler tasks like summarization or classification, smaller models such as GPT-5 mini (around 20% of the cost), GPT-5 nano (around 4%), or Gemini 2.5 Flash-Lite (around 5%) deliver great results at a fraction of the price. Τα μοντέλα ανοιχτού κώδικα όπως το LLaMA της Meta (3 ή 4 σειρές) ή διάφορα μοντέλα από το Mistral ή προσφέρουν ευέλικτες και οικονομικά αποδοτικές επιλογές για γενικές ή τομεακές εργασίες, αν και η λεπτομερή προσαρμογή τους είναι συχνά περιττή για ελαφρύτερα φορτία εργασίας. Η επιλογή εξαρτάται πραγματικά από τα εξής: Ποιότητα εξόδου: Μπορεί το μοντέλο να παρέχει σταθερά την ακρίβεια που χρειάζεται η εφαρμογή σας; Υποστηρίζει το μοντέλο τη γλώσσα με την οποία θέλετε να εργαστείτε; Response Speed: Will your users wait those extra milliseconds for better results? Typical response time for any app should be within the 10-second mark for users not to lose interest, so speed definitely matters. Data Integrity: How sensitive is your data, and what are your privacy requirements? Περιορισμοί πόρων: Ποιος είναι ο προϋπολογισμός σας, τόσο για το κόστος όσο και για τον χρόνο μηχανικής; Για τον αναλυτή ερευνητικών εγγράφων μας, δεν χρειαζόμαστε ποίηση για την κβαντική φυσική. χρειαζόμαστε αξιόπιστη, οικονομικά αποδοτική περίληψη. Κατώτατη γραμμή: Γνωρίστε τις ανάγκες εφαρμογής σας Κατώτατη γραμμή: Γνωρίστε τις ανάγκες εφαρμογής σας Επιλέξτε το LLM σας με βάση τις πραγματικές απαιτήσεις σας, όχι καθαρή ισχύ. Εάν χρειάζεστε μια γρήγορη ρύθμιση, τα ιδιοκτησιακά μοντέλα μπορεί να δικαιολογήσουν το κόστος. Εάν η προσιτότητα και η ευελιξία έχουν μεγαλύτερη σημασία, τα μοντέλα ανοικτού κώδικα είναι μια ισχυρή επιλογή, ειδικά όταν είναι αποδεκτές μικρές ποιοτικές συμβιβασμοί (αν και μπορεί να υπάρχει κάποια υποδομή). Οι ερευνητές αγαπούν τον τρόπο με τον οποίο συνοψίζει πυκνές ακαδημαϊκές εργασίες και η βάση χρηστών μας αυξάνεται γρήγορα. Αλλά τώρα, θέλουν περισσότερα. αντί να συνοψίζουν απλά τις ενότητες που ανεβάζουν, θέλουν την ευελιξία να θέτουν στοχευμένες ερωτήσεις σε ολόκληρο το έγγραφο με αποτελεσματικό τρόπο. ακούγεται απλό, σωστά; Απλά στείλτε ολόκληρο το έγγραφο στο GPT-5 και αφήστε το να λειτουργήσει τη μαγεία του. Όχι τόσο γρήγορα. Τα ακαδημαϊκά έγγραφα είναι μακρά. Ακόμη και με το γενναιόδωρο όριο token 128K του GPT-5, η αποστολή πλήρων εγγράφων ανά ερώτηση είναι ένα ακριβό overkill. , which is detrimental when performing cutting-edge research. degrade degrade Έτσι, ποια είναι η λύση; Version 2.0: Smarter chunking and retrieval Version 2.0: Smarter chunking and retrieval Το βασικό ερώτημα εδώ είναι πώς μπορούμε να κλιμακώσουμε για να ικανοποιήσουμε αυτή την απαίτηση χωρίς να θέσουμε τον λογαριασμό API μας σε πυρκαγιά και επίσης να διατηρήσουμε την ακρίβεια στο σύστημα; **Answer is: \ (RAG). Instead of dumping the entire document into the LLM, we intelligently retrieve the most relevant sections before querying. This way we don’t need to send the whole document each time to the LLM to conserve the tokens but also make sure that relevant chunks are retrieved as context for the LLM to answer using it. This is where Retrieval-Augmented Generation (RAG) comes in. Retrieval-Augmented Generation Retrieval-Augmented Generation There are 3 important aspects to consider here: Χονγκ Κονγκ Αποθήκευση και Chunk Retrieval Χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές ανάκτησης. Βήμα 1: Chunking – Διαίρεση του εγγράφου έξυπνα Μια αφελής προσέγγιση θα μπορούσε να διαιρέσει το κείμενο σε τμήματα σταθερού μεγέθους (π.χ., κάθε 500 λέξεις), αλλά αυτό κινδυνεύει να χάσει το πλαίσιο στη μέση της σκέψης. Φανταστείτε αν ένα κομμάτι τελειώνει με: «Το πείραμα έδειξε ποσοστό επιτυχίας 98% στο..." ...και το επόμενο κομμάτι αρχίζει με: "...μείωση των ψευδών θετικών στην ανίχνευση καρκίνου του πνεύμονα σε πρώιμο στάδιο." Χρησιμοποιήστε τη δομή του εγγράφου (τιτλίες, αποσπάσματα, μεθοδολογία κ.λπ.) για να δημιουργήσετε λογικά τμήματα. Μετακίνηση παραθύρου: Ελαφρώς επικαλύπτοντας τα κομμάτια (π.χ. επικαλύπτοντας 200 token) για να διατηρηθεί το πλαίσιο σε διάφορα όρια. Προσαρμοστικό τσίμπημα: Προσαρμόστε δυναμικά τα μεγέθη τσίμπημα με βάση τα όρια της πρότασης και τα βασικά θέματα. Ετικέτες CHUNKING Παράθυρο Chunking Προσαρμοστικό Chunking Βήμα 2: Έξυπνη αποθήκευση και ανάκτηση Once your document chunks are ready, the next challenge is storing and retrieving them efficiently. With modern LLM applications handling millions of chunks, your storage choice directly impacts performance. Traditional approaches that separate storage and retrieval often fall short. Instead, the storage architecture should be designed with retrieval in mind, as different patterns offer distinct trade-offs for speed, scalability, and flexibility. Η συμβατική διάκριση της χρήσης σχεσιακών βάσεων δεδομένων για δομημένα δεδομένα και NoSQL για μη δομημένα δεδομένα εξακολουθεί να ισχύει, αλλά με μια στροφή: οι εφαρμογές LLM αποθηκεύουν όχι μόνο κείμενο αλλά σημασιολογικές παραστάσεις (ενσωματώσεις). Σε μια παραδοσιακή ρύθμιση, τα κομμάτια εγγράφων και οι ενσωματώσεις τους μπορεί να αποθηκευτούν σε PostgreSQL ή MongoDB. Αυτό λειτουργεί για εφαρμογές μικρής έως μεσαίας κλίμακας, αλλά έχει σαφείς περιορισμούς καθώς αυξάνεται ο όγκος των δεδομένων και των ερωτημάτων. The challenge here isn't storage, it's the retrieval mechanism. Traditional databases excel at exact matches and range queries, but they weren't built for semantic similarity searches. You'd need to implement additional indexing strategies or use extensions like Αυτό είναι όπου οι βάσεις δεδομένων vector πραγματικά λάμπουν - είναι σχεδιασμένες για το μοτίβο αποθήκευσης και ανάκτησης που απαιτούν οι εφαρμογές LLM - αντιμετωπίζοντας τις ενσωματώσεις ως το κύριο χαρακτηριστικό για την αναζήτηση, βελτιστοποιώντας ειδικά για τις πιο κοντινές αναζητήσεις γειτόνων. Η πραγματική μαγεία έγκειται στο πώς χειρίζονται τους υπολογισμούς ομοιότητας. Ενώ οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων συχνά απαιτούν πολύπλοκες μαθηματικές λειτουργίες κατά τη στιγμή του ερωτήματος, οι βάσεις δεδομένων vector χρησιμοποιούν εξειδικευμένες δομές ευρετηρίασης όπως (Hierarchical Navigable Small World) or Inverted File Index) για να κάνετε αναζητήσεις ομοιότητας εντυπωσιακά γρήγορα. ΠΓΒΕΚΤΟΡ ΧΝΣ ΙΒΦ ΠΓΒΕΚΤΟΡ ΧΝΣ ΙΒΦ They typically support two primary similarity metrics: Ευκλείδη Απόσταση: Καλύτερα κατάλληλη όταν οι απόλυτες διαφορές μεταξύ των φορέων έχουν σημασία, ιδιαίτερα χρήσιμη όταν οι ενσωματώσεις κωδικοποιούν ιεραρχικές σχέσεις. Cosine Similarity: Standard choice for semantic search - it focuses on the direction of vectors rather than magnitude. This means that two documents with similar meanings but different lengths can still be matched effectively. Choosing the right vector database is critical for optimizing retrieval performance in LLM applications, as it impacts scalability, query efficiency, and operational complexity. HNSW-based solutions like και προσφέρουν γρήγορη αναζήτηση ANN με αποτελεσματική ανάκληση - χειρίζονται την κλιμάκωση αυτόματα καθιστώντας τους ιδανικούς για δυναμικά φορτία εργασίας με ελάχιστη λειτουργική υπερφόρτωση. (IVF-based) προσφέρουν μεγαλύτερο έλεγχο και οικονομική αποδοτικότητα σε κλίμακα, αλλά απαιτούν προσεκτική προσαρμογή. pgvector ενσωματωμένη με Postgres επιτρέπει την υβριδική αναζήτηση, αν και μπορεί να χτυπήσει τα όρια κάτω από φορτία εργασίας υψηλής ροής. η επιλογή τελικά εξαρτάται από το μέγεθος του φορτίου εργασίας, τα πρότυπα ερωτήσεων και τους λειτουργικούς περιορισμούς. Pinecone Βαρουφάκης Μίλβος Pinecone Βαρουφάκης Μίλβος Βήμα 3: Προηγμένες στρατηγικές ανάκτησης Ενώ οι πυκνές ενσωματώσεις επιτρέπουν ισχυρή σημασιολογική αντιστοίχιση, οι εφαρμογές του πραγματικού κόσμου συχνά απαιτούν πρόσθετα επίπεδα βελτίωσης για να βελτιώσουν την ακρίβεια, τη συνάφεια και την αποτελεσματικότητα. A common challenge in retrieval systems is balancing precision and recall. Keyword-based search (e.g., BM25, TF-IDF) is excellent for finding exact term matches but struggles with semantic understanding. On the other hand, vector search (e.g., FAISS, HNSW, or IVFFlat) excels at capturing semantic relationships but can sometimes return loosely related results that miss crucial keywords. Για να ξεπεραστεί αυτό, μια υβριδική στρατηγική ανάκτησης συνδυάζει τα πλεονεκτήματα και των δύο μεθόδων. Αυτό περιλαμβάνει : Retrieving candidates – running both a keyword and vector similarity search in parallel. Αποτελέσματα συγχώνευσης – έλεγχος της επιρροής κάθε μεθόδου ανάκτησης με βάση τον τύπο ερωτήματος και τις ανάγκες της εφαρμογής. Reranking for optimal ordering – ensuring the most relevant information appears at the top based on semantic requirements. Μια άλλη πρόκληση είναι ότι η παραδοσιακή αναζήτηση φορέων ανακτά τις πλησιέστερες ενσωματώσεις κορυφής-Κ. Τα LLM βασίζονται σε παράθυρα πλαισίου, πράγμα που σημαίνει ότι η τυφλή επιλογή των αποτελεσμάτων κορυφής-Κ μπορεί να εισαγάγει άσχετες πληροφορίες ή να χάσει κρίσιμες λεπτομέρειες. Μία λύση σε αυτό το πρόβλημα είναι η χρήση του ίδιου του LLM για βελτίωση. Μερικές τεχνικές που χρησιμοποιούνται για τη διύλιση LLM είναι οι εξής: : Instead of feeding raw top-K results, the LLM evaluates whether the retrieved documents follow a logical progression related to the query. By ranking passages for semantic cohesion, only the most contextually relevant information is used. Φίλτρο Σημαντικής Συνοχής : Models like Cohere Rerank, BGE, or MonoT5 can re-evaluate retrieved documents, capturing fine-grained relevance patterns and improving results beyond raw similarity scores. Relevance-Based Reranking : Static retrieval can miss indirectly relevant information. LLMs can identify gaps, generate follow-up queries, and adjust the retrieval strategy dynamically to gather missing context. Context Expansion with Iterative Retrieval Φίλτρο Σημαντικής Συνοχής Επαναπροσδιορισμός βάσει συνάφειας Context Expansion with Iterative Retrieval Τώρα, με αυτές τις ενημερώσεις, το σύστημά μας είναι καλύτερα εξοπλισμένο για να χειριστεί πολύπλοκες ερωτήσεις σε πολλαπλά τμήματα ενός χαρτιού, διατηρώντας παράλληλα την ακρίβεια βασίζοντας τις απαντήσεις αυστηρά στο περιεχόμενο που παρέχεται. Version 3.0 - Building a Comprehensive and Reliable System Έκδοση 3.0 - Δημιουργία ενός ολοκληρωμένου και αξιόπιστου συστήματος By this point, “ResearchIt” has matured from a simple question-answering system into a capable research assistant that extracts key sections from uploaded papers, highlights methods, and summarises technical content with precision. Yet, as users push the system further, new expectations emerge. Αυτό που ξεκίνησε ως ένα σύστημα σχεδιασμένο για να συνοψίσει ή να ερμηνεύσει ένα ενιαίο έγγραφο έχει πλέον γίνει ένα εργαλείο που οι ερευνητές θέλουν να χρησιμοποιήσουν για βαθιά, διατομεακή συλλογιστική. Το νέο κύμα ερωτήσεων μοιάζει: “Which optimization techniques for transformers demonstrate the best efficiency improvements when combining insights from benchmarks, open-source implementations, and recent research papers?” «Πώς τα αποτελέσματα συμπίεσης μοντέλου που αναφέρονται σε αυτό το έγγραφο ευθυγραμμίζονται με τις επιδόσεις που αναφέρονται σε άλλα έγγραφα ή σύνολα δεδομένων αναφοράς;» These are no longer simple retrieval tasks. They demand - the ability to integrate and interpret complex information, plan and adapt, use tools effectively, recover from errors, and produce grounded, evidence-based synthesis. multi-source reasoning Despite its strong comprehension abilities, “ResearchIt” 2.0 struggles with two major limitations when reasoning across diverse information sources: Διατομεακή ανάλυση: Όταν οι απαντήσεις απαιτούν τόσο ερμηνεία όσο και υπολογισμό (π.χ. εξαγωγή FLOP ή ακρίβειας από πίνακες και σύγκριση μεταξύ συνθηκών).Το μοντέλο πρέπει όχι μόνο να εξάγει αριθμούς αλλά και να κατανοεί το πλαίσιο και τη σημασία. Συνολική σύνθεση: Όταν τα σχετικά δεδομένα ζουν σε πολλαπλά συστήματα - PDFs, αρχεία καταγραφής πειραμάτων, GitHub repos ή δομημένα CSVs - και το μοντέλο πρέπει να συντονίσει την ανάκτηση, να συγχωνεύσει τα συγκρουόμενα ευρήματα και να παράγει μία συνεκτική εξήγηση. These issues aren’t just theoretical. They reflect real-world challenges in AI scalability. As data ecosystems grow more complex, organizations need to move beyond basic retrieval toward reasoned orchestration - systems that can plan, act, evaluate, and continuously adapt. Ας πάρουμε το πρώτο ερώτημα γύρω από την ανάλυση των τεχνικών βελτιστοποίησης των μετασχηματιστών - πώς θα λύναμε αυτό το πρόβλημα ως άνθρωποι; A group of researchers or students would work on “literature review, i.e, collating papers on the topics, researching open source github repos, and identifying benchmark datasets. They would then extract data and metrics like FLOPs, latency, accuracy from these resources, normalize and compute aggregations and validate the results produced. This is not a one-shot process; it’s iterative, involving multiple rounds of refinement, data validation, and synthesis, after which an aggregated summary of verified results would be generated. So, what exactly did we do here? Διαχωρίστε το συνολικό ερώτημα σε μικρότερα, εστιασμένα υποπροβλήματα - ποιες πηγές να αναζητήσετε, ποιες μετρήσεις να αναλύσετε και πώς θα πρέπει να εκτελούνται οι συγκρίσεις. Συμβουλευτείτε εμπειρογνώμονες τομέα ή αξιόπιστες πηγές για να καλύψετε τα κενά γνώσης, να διασταυρώσετε μετρήσεις και να ερμηνεύσετε συμβιβασμούς. Τέλος, συνθέστε τις ιδέες σε ένα συνεκτικό, τεκμηριωμένο συμπέρασμα, συγκρίνοντας τα αποτελέσματα και επισημαίνοντας συνεκτικά ή επηρεαστικά ευρήματα μέσω επαναλήψεων. Αυτό είναι, ουσιαστικά, λογική ορχήστρα - η συντονισμένη διαδικασία του σχεδιασμού, συλλογής, ανάλυσης και σύνθεσης πληροφοριών σε πολλαπλά συστήματα και προοπτικές. Step 1: Chain of Thought/ Planning To tackle the first aspect, the ability to reason through multiple steps before answering, the concept of Το CoT επιτρέπει στα μοντέλα να σχεδιάζουν πριν από την εκτέλεση, προκαλώντας δομημένη συλλογιστική που βελτιώνει την ερμηνεία και τη συνοχή τους.Για παράδειγμα, στην ανάλυση τεχνικών βελτιστοποίησης μετασχηματιστών, ένα μοντέλο CoT θα περιέγραφε πρώτα τη διαδρομή συλλογισμού του - καθορίζοντας το πεδίο εφαρμογής (εκπαίδευση απόδοσης / μοντέλου / κλιμάκωση), προσδιορίζοντας σχετικές πηγές, επιλέγοντας κριτήρια αξιολόγησης και τη μέθοδο σύγκρισης και δημιουργώντας μια ακολουθία εκτέλεσης. Η αλυσίδα της σκέψης Η αλυσίδα της σκέψης This structured reasoning approach became the foundation for LangChain-based orchestrations. As questions grew more complex, a single “chain” of reasoning evolved into Tree of Thought (ToT) or Graph of Thought (GoT) approaches - enabling branched reasoning and “thinking ahead” behaviors, where models explore multiple possible solution paths before converging on the best one. These techniques underpin today’s “thinking models,” trained on CoT datasets to generate interpretable reasoning tokens that reveal how the model arrived at a conclusion. Of course, adopting these reasoning-heavy models introduces practical considerations - primarily, cost. Running multi-step reasoning chains is computationally expensive, so model choice matters. Current options include: Μοντέλα κλειστού κώδικα όπως τα o3 και o4-mini του OpenAI, τα οποία προσφέρουν υψηλή ποιότητα συλλογισμού και ισχυρές δυνατότητες ορχήστρας. Open-source alternatives such as DeepSeek-R1, which provide transparent reasoning with more flexibility/ engineering effort for customization. Ενώ οι μη σκεπτόμενοι LLMs (όπως το LLaMA 3) μπορούν ακόμα να μιμούνται τη συλλογιστική μέσω της προτροπής CoT, τα αληθινά μοντέλα CoT ή ToT εκτελούν εγγενώς δομημένη συλλογιστική εγγενώς. Step 2: Multi-source workflows- Function Calling to Agents Breaking down complex problems into logical steps is only half the battle. The system must then coordinate across different specialized tools - each acting as an "expert" - to answer sub-questions, execute tasks, gather data, and refine its understanding through iterative interaction with its environment. Ανοιχτή εισαγωγή as the first step to address this situation. Function calling/ tools gave the LLMs its first real ability to παρά απλώς να προβλέψετε κείμενο. παρέχετε στο μοντέλο ένα εργαλείο - για παράδειγμα, λειτουργίες όπως ή Και το μοντέλο αποφασίζει ποιο να καλέσει, πότε να το καλέσει, και με ποια σειρά. function calling take action search_papers(), extract_table(), Αξιολόγηση / Στατιστική ( function calling Δουλειά: «Καταμετρήστε τη μέση αναφερόμενη ακρίβεια για τη λεπτομερή προσαρμογή BERT». Ένα μοντέλο που χρησιμοποιεί την κλήση συνάρτησης μπορεί να ανταποκριθεί εκτελώντας μια γραμμική αλυσίδα όπως αυτή: search_papers("BERT ακρίβεια λεπτομερούς προσαρμογής") extract_table() for each paper calculate_statistics() για τον υπολογισμό του μέσου όρου Αυτό το ανόητο παράδειγμα ενός απλού καθοριστικού αγωγού όπου ένα LLM και ένα σύνολο εργαλείων ενορχηστρώνονται μέσω προκαθορισμένων διαδρομών κώδικα είναι απλό και αποτελεσματικό και μπορεί συχνά να εξυπηρετήσει το σκοπό για μια ποικιλία περιπτώσεων χρήσης. and Όταν απαιτείται μεγαλύτερη πολυπλοκότητα, ένα μπορεί να είναι η καλύτερη επιλογή όταν απαιτείται ευελιξία, καλύτερη απόδοση εργασιών και λήψη αποφάσεων με βάση το μοντέλο σε κλίμακα (με την αντιστάθμιση της καθυστέρησης και του κόστους). linear Μη προσαρμοσμένη agentic workflow agentic workflow Οι επαναλαμβανόμενες ροές εργασίας είναι συστήματα που δεν εκτελούνται μόνο μία φορά, αλλά Όπως ένας ανθρώπινος ερευνητής, το μοντέλο μαθαίνει να επανεξετάζει τα βήματα του, να βελτιώνει τα ερωτήματά του και να συμβιβάζει συγκρουόμενα δεδομένα πριν βγάλει συμπεράσματα. Σκεφτείτε, αναθεωρήστε και επαναφέρετε Think of it as a well-coordinated research lab, where each member plays a distinct role: Επεκτείνει το αρχικό ερώτημα, εκτελεί τόσο σημασιολογικές όσο και αναζητήσεις λέξεων-κλειδιών σε ερευνητικά έγγραφα, API, repos του github και δομημένα σύνολα δεδομένων, εξασφαλίζοντας ότι δεν παραβλέπεται καμία σχετική πηγή. Αναλύει PDFs, πίνακες και JSON εξόδους, στη συνέχεια τυποποιεί τα εξαγόμενα δεδομένα - ομαλοποιώντας μετρήσεις, συμβιβάζοντας μονάδες και προετοιμάζοντας καθαρές εισόδους για ανάλυση προς τα κάτω. Ο αναλυτής εκτελεί τους απαραίτητους υπολογισμούς, στατιστικές δοκιμές και ελέγχους συνέπειας για να ποσοτικοποιήσει τις τάσεις και να επαληθεύσει ότι τα δεδομένα που εξάγονται έχουν νόημα. Ο πράκτορας επικύρωσης: Ο διαχειριστής ποιότητας. εντοπίζει ανωμαλίες, λείπουν καταχωρήσεις ή αντικρουόμενα ευρήματα, και αν κάτι φαίνεται έξω, ενεργοποιεί αυτόματα επαναλειτουργίες ή πρόσθετες αναζητήσεις για να γεμίσει τα κενά. Συνθετικός πράκτορας: Ο ολοκληρωτής: Συγκεντρώνει όλες τις επαληθευμένες γνώσεις και συνθέτει την τελική περίληψη ή έκθεση που υποστηρίζεται από αποδεικτικά στοιχεία. Κάθε ένας μπορεί να ζητήσει διευκρινίσεις, να επαναλάβει αναλύσεις ή να ενεργοποιήσει νέες αναζητήσεις όταν το πλαίσιο είναι ελλιπές, σχηματίζοντας ουσιαστικά έναν κύκλο αυτο-διόρθωσης - έναν εξελισσόμενο διάλογο μεταξύ εξειδικευμένων συστημάτων συλλογισμού που αντικατοπτρίζουν το πώς λειτουργούν οι πραγματικές ερευνητικές ομάδες. Για να μεταφράσουμε αυτό σε ένα πιο συγκεκριμένο παράδειγμα του πώς αυτοί οι παράγοντες θα έπαιζαν ρόλο για το ζήτημα της απόδοσης των μετασχηματιστών μας: Initial Planning (Reasoning LLM): The orchestrator begins by breaking the task into sub-objectives discussed before. First Retrieval Loop: The Retrieval Agent executes the plan by gathering candidate materials — academic papers, MLPerf benchmark results, and open-source repositories related to transformer optimization. During this step, it detects that two benchmark results reference outdated datasets and flags them for review, prompting the orchestrator to mark those as lower confidence. Extraction & Computation Loop: Next, the Extraction Agent processes the retrieved documents, parsing FLOPs and latency metrics from tables and converting inconsistent units (e.g., TFLOPs vs GFLOPs) into a standardized format. The cleaned dataset is then passed to the Computation Agent, which calculates aggregated improvements across optimization techniques. Meanwhile, the Validation Agent identifies an anomaly - an unusually high accuracy score from one repository. It initiates a follow-up query and discovers the result was computed on a smaller test subset. This correction is fed back to the orchestrator, which dynamically revises the reasoning plan to account for the new context. Iterative Refinement: Following the Validation Agent’s discovery that the smaller test set introduced inconsistencies in the reported results - the Retrieval Agent initiates a secondary, targeted search to gather additional benchmark data and papers on quantization techniques. The goal is to fill missing entries, verify reported accuracy-loss trade-offs, and ensure comparable evaluation settings across sources. The Extraction and Computation Agents then process this newly retrieved data, recalculating averages and confidence intervals for all optimization methods. An optional Citation Agent could examine citation frequency and publication timelines to identify which techniques are gaining traction in recent research. Final Synthesis: Once all agents agree, the orchestrator compiles a verified, grounded summary like - “ ” Across 14 evaluated studies, structured pruning yields 40–60 % FLOPs reduction with < 2 % accuracy loss (Chen 2023; Liu 2024). Quantization maintains ≈ 99 % accuracy while reducing memory by 75 % (Park 2024). Efficient-attention techniques achieve linear-time scaling (Wang 2024) with only minor degradation on long-context tasks (Zhao 2024). Recent citation trends show a 3× rise in attention-based optimization research since 2023, suggesting a growing consensus toward hybrid pruning + linear-attention approaches. Αυτό που είναι ισχυρό εδώ δεν είναι μόνο το τελικό αποτέλεσμα - είναι το . Διαδικασία Κάθε πράκτορας συμβάλλει, αμφισβητεί και βελτιώνει το έργο των άλλων μέχρι να προκύψει ένα σταθερό συμπέρασμα πολλαπλών πηγών. και Η MCP τυποποιεί τον τρόπο με τον οποίο τα μοντέλα και τα εργαλεία ανταλλάσσουν δομημένες πληροφορίες - όπως έγγραφα που ανακτήθηκαν, πίνακες που αναλύθηκαν ή υπολογισμένα αποτελέσματα - εξασφαλίζοντας ότι κάθε πράκτορας μπορεί να κατανοήσει και να βασιστεί στις εξόδους των άλλων. Συμπληρώνοντας αυτό, η επικοινωνία A2A επιτρέπει στους πράκτορες να συντονίζουν άμεσα μεταξύ τους - μοιράζοντας ενδιάμεσες καταστάσεις συλλογισμού, ζητώντας διευκρινίσεις ή ενεργοποιώντας ενέργειες παρακολούθησης χωρίς παρέμβαση. Πρωτόκολλο μοντέλου περιβάλλοντος (MCP) Agent-to-Agent (A2A) Πρωτόκολλο μοντέλου περιβάλλοντος (MCP) Agent-to-Agent (A2A) Βήμα 3: Διασφάλιση της γείωσης και της αξιοπιστίας Σε αυτό το στάδιο, έχετε τώρα ένα οργανικό σύστημα που είναι σε θέση να διασπάσει σχετικά σύνθετα και αφηρημένα ερευνητικά ερωτήματα σε λογικά βήματα, να συλλέγει δεδομένα από πολλαπλές πηγές, να εκτελεί υπολογισμούς ή μετασχηματισμούς όπου είναι απαραίτητο και να συγκεντρώνει τα αποτελέσματα σε μια συνεκτική, τεκμηριωμένη περίληψη. αλλά υπάρχει μια τελευταία πρόκληση που μπορεί να κάνει ή να σπάσει την εμπιστοσύνη σε ένα τέτοιο σύστημα: ψευδαίσθηση. γεγονότα - προβλέπουν το επόμενο πιο πιθανό token με βάση τα μοτίβα στα δεδομένα εκπαίδευσης τους. . While improved datasets and training objectives help, the real safeguard comes from adding mechanisms that can verify and correct what the model produces in real time. Γνωρίζω Σωστή Here are a few techniques that make this possible: Βασισμένο σε κανόνες φιλτραρίσματος: Καθορίστε κανόνες ή μοτίβα συγκεκριμένων τομέων που συλλαμβάνουν προφανή σφάλματα πριν φτάσουν στον χρήστη. Για παράδειγμα, εάν ένα μοντέλο εκπέμπει μια αδύνατη μετρία, ένα πεδίο δεδομένων που λείπει ή ένα ελαττωματικό αναγνωριστικό εγγράφου, το σύστημα μπορεί να το σηματοδοτήσει και να το αναγεννήσει. Cross-Verification: Automatically re-query trusted APIs, structured databases, or benchmarks to confirm key numbers and facts. If the model says “structured pruning reduces FLOPs by 50%,” the system cross-checks that against benchmark data before accepting it. Οι ψευδείς λεπτομέρειες τείνουν να ποικίλλουν μεταξύ των περιπτώσεων, ενώ τα πραγματικά αποτελέσματα παραμένουν σταθερά - έτσι το μοντέλο διατηρεί μόνο τα συμπεράσματα που συνάδουν με την πλειοψηφία. Μαζί, αυτά τα στρώματα αποτελούν την τελική εγγύηση - κλείνοντας τον κύκλο συλλογισμού.Κάθε απάντηση που παράγει το σύστημα δεν είναι μόνο καλά δομημένη, αλλά . verified Και εδώ - αυτό που ξεκίνησε ως ένα απλό μοντέλο που βασίζεται στην ανάκτηση έχει εξελιχθεί σε ένα ισχυρό βοηθό έρευνας: αυτό που όχι μόνο απαντά σε βασικά ερωτήματα και ερωτήσεις, αλλά αντιμετωπίζει επίσης βαθιά αναλυτικά ερωτήματα με την ενσωμάτωση δεδομένων πολλαπλών πηγών, την εκτέλεση υπολογισμών και την παραγωγή γειωμένων γνώσεων, όλα ενώ υπερασπίζεται ενεργά ενάντια στις ψευδαισθήσεις και τις παραπληροφόρηση.