Як масштабувати програми LLM без вибуху вашого облікового запису в хмарі

«Допоможіть! наші витрати на модель AI проходять через дах!» У той час як ChatGPT і його двоюрідні родичі спричинили золотий поштовх додатків, що працюють на AI, реальність створення додатків на основі LLM більш складна, ніж завантаження API на веб-інтерфейс. Every day, my LinkedIn feed overflows with new "AI-powered" products. Some analyze legal documents, others write marketing copy, and a brave few even attempt to automate software development. These "wrapper companies" (as they're sometimes dismissively called) may not be training their own models, but many are solving real problems for customers and finding genuine product-market fit based on the current demands from the enterprises. The secret? They're laser-focused on making AI technology actually useful for specific groups of users. Але ось що: Навіть коли ви не тренуєте моделі з нуля, масштабування додатка AI від доказу концепції до виробництва схоже на навігацію в лабіринті. ви повинні збалансувати продуктивність, надійність та витрати, зберігаючи ваших користувачів щасливими і вашу фінансову команду від колективного серцевого нападу. Щоб краще зрозуміти це, давайте розірвати це з прикладом реального світу. Уявіть, що ми будуємо «ResearchIt» (не реальний продукт, але нехай зі мною), додаток, який допомагає дослідникам перетравлювати академічні статті. Хочете швидке резюме того щільного розділу методології? Потрібно витягувати ключові висновки з 50-сторінкової статті? Version 1.0: The Naive Approach Версія 1.0: The Naive Approach Ми їздимо високо на поїзді OpenAI - наша перша версія чудово проста: Дослідник завантажує шматки паперу (специфічні, відповідні розділи) Наш backend передає текст GPT-5 з проханням, наприклад: "Ви корисний дослідницький помічник. Аналізуйте наступний текст і надайте уявлення суворо з розділу, наданого користувачем..." Magic happens, and our users get their insights Ціна – це простота, а вартість – не так вже й багато. 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. Так, GPT-5 є потужним, з його вікном контексту 128k і сильними можливостями міркування, але за $ 1,25 за 1M вхідних токенів і $ 10 за 1M вихідних токенів, витрати накопичуються швидко. Для більш простих завдань, таких як підсумовування або класифікація, менші моделі, такі як GPT-5 mini (близько 20% вартості), GPT-5 nano (близько 4%), або Gemini 2.5 Flash-Lite (близько 5%) забезпечують великі результати за частку ціни. Моделі з відкритим кодом, такі як LLaMA від Meta (3 або 4 серії) або різні моделі від Mistral, або також пропонують гнучкі та економічні варіанти для загальних або доменних завдань, хоча тонкий налаштування їх часто непотрібне для більш легких робочих навантажень. The choice really depends on the following things: Якість виходу: чи може модель послідовно доставляти точність, необхідну вашій програмі? 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. Інтегритет даних: наскільки чутливі ваші дані і які вимоги до конфіденційності? Обмеження ресурсів: Який ваш бюджет, як для витрат, так і для інженерного часу? For our research paper analyzer, we don’t need poetry about quantum physics; we need reliable, cost-effective summarization. Bottom Line: Know Your Application Needs Bottom Line: Know Your Application Needs Choose your LLM based on your actual requirements, not sheer power. If you need a quick setup, proprietary models may justify the cost. If affordability and flexibility matter more, open-source models are a strong choice, especially when small quality trade-offs are acceptable (although there might be some infrastructure overhead). Дослідники люблять, як він підсумовує щільні академічні статті, і наша база користувачів швидко зростає. Але тепер вони хочуть більше; замість того, щоб просто підсумовувати розділи, які вони завантажують, вони хочуть гнучкість, щоб задавати цільові питання по всій статті ефективно. Звучить просто, правильно? Просто відправити весь документ до GPT-5 і дозволити йому працювати своєю магією. Не так швидко. Академічні статті довгі. Навіть з щедрим обмеженням токенів 128K GPT-5, надсилання повних документів за запитом є дорогим надбиттям. , which is detrimental when performing cutting-edge research. degrade degrade So, what's the solution? Version 2.0: Smarter chunking and retrieval Версія 2.0: Smarter Chunking and Retrieval The key question here is how do we scale to satisfy this requirement without setting our API bill on fire and also maintain accuracy in the system? **Answer is: \ (RAG) Замість того, щоб відкинути весь документ в LLM, ми розумно отримуємо найбільш відповідні розділи перед запитом. Таким чином, нам не потрібно відправляти весь документ кожного разу до LLM, щоб зберегти токени, але також переконайтеся, що відповідні шматочки витягуються як контекст для LLM, щоб відповісти за допомогою цього. Retrieval-Augmented Generation Retrieval-Augmented Generation There are 3 important aspects to consider here: Chunking Storage and chunk retrieval Використання передових технологій відновлення. Крок 1: Chunking – Розбиття документа розумно Before we can retrieve relevant sections, we need to break the paper into manageable chunks. A naive approach might split text into fixed-size segments (say, every 500 words), but this risks losing context mid-thought. Imagine if one chunk ends with: "The experiment showed a 98% success rate in..." …and the next chunk starts with: "...reducing false positives in early-stage lung cancer detection." Neither chunk is useful in isolation. Instead, we need a semantic chunking strategy: : Use document structure (titles, abstracts, methodology, etc.) to create logical splits. Роздільна база Chunking Перемикання вікон: перемикання шматочків злегка (наприклад, перемикання з 200 токенами) для збереження контексту через кордони. Adaptive chunking: Динамічно регулюйте розміри шматочків на основі меж речення та ключових тем. Роздільна база Chunking Відкриття вікна Chunking Adaptive chunking Step 2: Intelligent storage and retrieval 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. The conventional distinction of using relational databases for structured data and NoSQL for unstructured data still applies, but with a twist: LLM applications store not just text but semantic representations (embeddings). In a traditional setup, document chunks and their embeddings might be stored in PostgreSQL or MongoDB. This works for small to medium-scale applications but has clear limitations as data and query volume grow. Традиційні бази даних відрізняються точними відповідями і запитами діапазону, але вони не були побудовані для пошуку семантичної схожості. to enable vector similarity searches. This is where vector databases truly shine - they’re purpose-built for the store-and-retrieve pattern that LLM applications demand - treating embeddings as the primary attribute for querying, optimizing specifically for nearest neighbour searches. The real magic lies in how they handle similarity calculations. While traditional databases often require complex mathematical operations at query time, vector databases use specialized indexing structures such as (Ієрархічний навігаційний малий світ) або Інвертований індекс файлів) для швидкого пошуку схожості. pgvector HNSW IVF pgvector HNSW IVF They typically support two primary similarity metrics: Euclidean Distance: Better suited when the absolute differences between vectors matter, particularly useful when embeddings encode hierarchical relationships. Схожість: Стандартний вибір для семантичного пошуку - він зосереджується на напрямку векторів, а не на величині. Вибір правильної векторної бази даних є критичним для оптимізації продуктивності пошуку в програмах LLM, оскільки це впливає на масштабуваність, ефективність запитів та оперативну складність. та offer fast ANN search with efficient recall - they handle scaling automatically making them ideal for dynamic workloads with minimal operational overhead. Self-hosted options like (IVF-based) offer more control and cost-effectiveness at scale, but require careful tuning. pgvector integrated with Postgres enables hybrid search, though it may hit limits under high-throughput workloads. The choice finally depends on workload size, query patterns, and operational constraints. Pinecone Weaviate Мілвус Pinecone Weaviate Мілвус Крок 3: Розширені стратегії відновлення Building an effective retrieval system requires more than just running a basic vector similarity search. While dense embeddings allow for powerful semantic matching, real-world applications often require additional layers of refinement to improve accuracy, relevance, and efficiency. By combining multiple retrieval methods and leveraging Large Language Models (LLMs) for intelligent post-processing, we can significantly enhance retrieval quality. Пошук на основі ключових слів (наприклад, BM25, TF-IDF) відмінно підходить для пошуку точних термінових відповідей, але бореться з семантичним розумінням. З іншого боку, векторне пошук (наприклад, FAISS, HNSW або IVFFlat) відмінно підходить для захоплення семантичних відносин, але іноді може повернути вільно пов'язані результати, які пропускають важливі ключові слова. Щоб подолати це, стратегія гібридного відновлення об'єднує сильні сторони обох методів. Це включає в себе: Пошук кандидатів – паралельно виконується пошук ключових слів і схожості векторів. Злиття результатів – контроль впливу кожного методу пошуку на основі типу запиту та потреб додатків. Переоцінка для оптимального упорядкування - забезпечення того, щоб найрелевантніша інформація з'являлася вгорі на основі семантичних вимог. Ще однією проблемою є те, що традиційне векторне пошук отримує найближчі вбудовані вершини. LLM спираються на контекстні вікна, а це означає, що сліпо вибираючи результати вершини K може ввести невідповідну інформацію або пропустити важливі деталі. Одним із рішень цієї проблеми є використання самого LLM для уточнення. Більш конкретно, ми надсилаємо отриманих кандидатів до LLM, щоб перевірити узгодженість та актуальність на основі запитання користувача. Some techniques that are used for LLM refinement are as follows: Фільтрація семантичної узгодженості: Замість того, щоб подавати сирі результати топ-К, LLM оцінює, чи йдуть отримані документи за логічною прогресією, пов'язаною з запитом. : 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 Semantic Coherence Filtering Relevance-Based Reranking Розширення контексту за допомогою ітеративного відтворення Тепер, з цими оновленнями, наша система краще обладнана для обробки складних питань по декількох розділах паперу, зберігаючи при цьому точність, ґрунтуючи відповіді строго в наданому змісті. Version 3.0 - Building a Comprehensive and Reliable System Версія 3.0 - Будівництво всеосяжної та надійної системи 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. Те, що почалося як система, призначена для підсумки або інтерпретації однієї статті, тепер стало інструментом, який дослідники хочуть використовувати для глибокого, крос-доменного міркування. The new wave of questions looks like: “Which optimization techniques for transformers demonstrate the best efficiency improvements when combining insights from benchmarks, open-source implementations, and recent research papers?” “How do model compression results reported in this paper align with performance reported across other papers or benchmark datasets?” 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: Cross-Sectional Analysis: When answers require both interpretation and computation (e.g., extracting FLOPs or accuracy from tables and comparing them across conditions). The model must not only extract numbers but also understand context and significance. Cross-Source Synthesis: When relevant data lives across multiple systems - PDFs, experiment logs, GitHub repos, or structured CSVs - and the model must coordinate retrieval, merge conflicting findings, and produce one coherent explanation. Ці питання не тільки теоретичні, вони відображають реальні виклики в масштабуваності AI. Оскільки екосистеми даних стають більш складними, організаціям необхідно вийти за рамки базового пошуку до обґрунтованої оркестрації - систем, які можуть планувати, діяти, оцінювати та постійно адаптуватися. Let’s take the first question around analysis of transformer optimization techniques - how would we solve this problem as humans? Група дослідників або студентів працювали б над "переглядом літератури, тобто, збірка статей на теми, дослідження відкритого коду Github repos, і виявлення бенчмаркових наборів даних. Вони потім витягували дані і метрики, такі як FLOP, затримка, точність з цих ресурсів, нормалізувати і обчислювати агрегації і валідувати отримані результати. So, what exactly did we do here? Break down the overarching question into smaller, focused subproblems - which sources to search, what metrics to analyze, and how comparisons should be run. Consult domain experts or trusted sources to fill knowledge gaps, cross-verify metrics, and interpret trade-offs. Finally, synthesize the insights into a cohesive, evidence-based conclusion, comparing results and highlighting consistent or impactful findings through iterations. This is, in essence, reasoned orchestration - the coordinated process of planning, gathering, analyzing, and synthesizing information across multiple systems and perspectives. It would be great if our system could also do something like this, right? This feels like a natural next step to question answering. Step 1: Chain of Thought/ Planning To tackle the first aspect, the ability to reason through multiple steps before answering, the concept of (CoT) was introduced. CoT allows models to plan before execution, eliciting structured reasoning that improves their interpretability and consistency. For e.g, in analyzing transformer optimization techniques, a CoT model would first outline its reasoning path - defining the scope (training efficiency/ model performance/scalability), identifying relevant sources, selecting evaluation criteria and the method of comparison and establishing an execution sequence. Chain of Thought Chain of Thought 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: Моделі з закритим джерелом, такі як o3 і o4-mini OpenAI, які пропонують високу якість міркування та сильні можливості оркестрування. Open-source alternatives such as DeepSeek-R1, which provide transparent reasoning with more flexibility/ engineering effort for customization. У той час як немислимі LLM (як LLaMA 3) все ще можуть імітувати міркування через запропонування CoT, справжні моделі CoT або ToT по суті виконують структуровані міркування вродженим чином. 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. OpenAI introduced як перший крок до вирішення цієї ситуації. виклик функцій / інструменти дали LLM свої перші реальні здібності rather than simply predict text. You provide the model with a toolkit - for example, functions like або and the model decides which one to call, when to call it, and in what order. Let’s take a simple example: Функція виклику take action search_papers(), extract_table(), Статистичні дані ( Функція виклику Завдання: «Обчислити середню повідомлену точність для тонкого налаштування BERT». A model using function calling might respond by executing a linear chain like this: search_papers("BERT точність тонкого налаштування") extract_table() for each paper calculate_statistics() to compute the mean This dummy example of a simple deterministic pipeline where an LLM and a set of tools are orchestrated through predefined code paths is straightforward and effective and can often serve the purpose for a variety of use cases. However, it’s та . When more complexity is warranted, an might be the better option when flexibility, better task performance and model-driven decision-making are needed at scale (with the tradeoff of latency and cost). лінійний non-adaptive agentic workflow agentic workflow Iterative agentic workflows are systems that don’t just execute once but . Like a human researcher, the model learns to recheck its steps, refine its queries, and reconcile conflicting data before drawing conclusions. reflect, revise, and re-run Think of it as a well-coordinated research lab, where each member plays a distinct role: Retrieval Agent: The information scout. It expands the initial query, runs both semantic and keyword searches across research papers, APIs, github repos, and structured datasets, ensuring that no relevant source is overlooked. Екстракційний агент: Ворог даних. Він аналізує PDF-файли, таблиці та вихід JSON, а потім стандартизує вилучені дані - нормалізуючи метрики, узгоджуючи одиниці та готуючи чисті входи для подальшого аналізу. Аналітик виконує необхідні розрахунки, статистичні тести та перевірки послідовності, щоб кількісно оцінити тенденції та перевірити, що вилучені дані мають сенс. Він визначає аномалії, відсутні записи або суперечливі висновки, і якщо щось виглядає, він автоматично запускає перезавантаження або додаткові пошуки, щоб заповнити прогалини. Synthesis Agent: The integrator. It pulls together all verified insights and composes the final evidence-backed summary or report. Кожен може запитувати уточнення, перезавантажувати аналізи або запускати нові пошуки, коли контекст неповний, по суті, формуючи ланцюг самокоригування - еволюційний діалог між спеціалізованими системами міркування, які відображають, як працюють реальні дослідницькі команди. To translate this into a more concrete example of how these agents would come into play for our transformer efficiency question: 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. What’s powerful here isn’t just the end result - it’s the . Процес Each agent contributes, challenges, and refines the others’ work until a stable, multi-source conclusion emerges. In this orchestration framework, interoperability is powered by the and MCP стандартизує, як моделі та інструменти обмінюються структурованою інформацією - наприклад, отриманими документами, аналізованими таблицями або обчислюваними результатами - забезпечуючи, щоб кожен агент міг зрозуміти і побудувати на результатах інших. Доповнивши це, A2A комунікація дозволяє агентам безпосередньо координувати один з одним - ділитися проміжними станами міркування, запитувати уточнення або запускати подальші дії без втручання. Model Context Protocol (MCP) Agent-to-Agent (A2A) Model Context Protocol (MCP) Agent-to-Agent (A2A) Крок 3: Забезпечення надійності та надійності At this stage, you now have an agentic system that is capable of breaking down relatively complex and abstract research questions into logical steps, gathering data from multiple sources, performing calculations or transformations where needed, and assembling the results into a coherent, evidence-backed summary. But there’s one last challenge that can make or break trust in such a system: hallucinations. LLMs don’t actually факти - вони передбачають наступний найбільш ймовірний токен на основі шаблонів у своїх даних навчання. це означає, що їхній вихід є плавним і переконливим, але не завжди Хоча покращені набори даних і цілі навчання допомагають, реальний захист походить від додавання механізмів, які можуть перевірити і виправити те, що модель виробляє в реальному часі. know Правильно Here are a few techniques that make this possible: Фільтрація на основі правил: Визначте доменні правила або шаблони, які виявляють очевидні помилки, перш ніж вони досягають користувача.Наприклад, якщо модель виводить неможливу метрику, відсутнє поле даних або неправильно сформований ідентифікатор документа, система може відзначити і відновити його. Cross-Verification: Автоматично повторне запитування надійних API, структурованих баз даних або бенчмарків для підтвердження ключових чисел і фактів. Якщо в моделі сказано, що «структуроване обрізання зменшує FLOP на 50%», система перевіряє це проти бенчмаркових даних, перш ніж прийняти його. Self-Consistency Checks: Generate multiple reasoning passes and compare them. Hallucinated details tend to vary between runs, while factual results remain stable - so the model keeps only the majority-consistent conclusions. Together, these layers form the final safeguard - closing the reasoning loop. Every answer the system produces is not just well-structured but . verified And voilà - what began as a simple retrieval-based model has now evolved into a robust research assistant: one that not only answers basic Q&A but also tackles deep analytical questions by integrating multi-source data, executing computations, and producing grounded insights, all while actively defending against hallucination and misinformation. ResearchIt's journey mirrors the broader challenge facing every LLM application builder: moving from proof-of-concept to production-grade intelligence requires more than powerful models - it demands thoughtful architecture.