В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) анализ и классификация взаимодействий человека и ИИ становятся неотъемлемой частью успешного развития продуктов и сервисов. В современных системах, таких как чат-боты и голосовые помощники, объемы обрабатываемых данных достигают сотен миллионов взаимодействий еженедельно, что предъявляет высокие требования к архитектуре и инфраструктуре обработки. В центре внимания оказывается задача - создать технологический подход, способный не просто выполнять классификацию, а делать это эффективно, надежно и в режиме, близком к реальному времени, сохраняя при этом качество и гибкость решения. Одним из ключевых вызовов является построение масштабируемого конвейера обработки данных, способного интегрировать LLM для классификации на огромных массивах анонимизированных пользовательских данных. Такой канал обработки данных выходит далеко за рамки стандартного API-взаимодействия.
Здесь необходима продуманная архитектура, сочетающая в себе высокую пропускную способность, умелое управление сложностью токенов и промптов, а также устойчивость к нестабильности сетевых соединений и вариативности откликов удаленных LLM-сервисов. В основе системы лежит гибридный вычислительный движок, сочетающий распределенные возможности PySpark и легковесность Polars. Такое сочетание позволяет масштабироваться при работе с большими объемами и одновременно запускать необходимые задачи в легком режиме без задействования полного кластера Spark. Важной особенностью является возможность единого подхода к разным моделям LLM, что обеспечивает простоту адаптации к изменениям в экосистеме ИИ. Слой трансформации данных, ориентированный на LLM, реализован как многоэтапный процесс, который управляет взаимодействием с несколькими эндпоинтами моделей.
Это облегчает масштабирование и повышает отказоустойчивость системы. Для поддержания стабильности без потери качества применяются стандартизированные шаблоны промптов на основе языка Prompty. Выполняются задачи по очистке и нормализации ответов моделей, так как LLM иногда предлагают непредсказуемые или частично некорректные результаты. В системе реализован механизм распознавания схожих, но не идентичных меток, коррекция неверных классификаций и удаление лишних символов. Архитектура также предусматривает модульность, позволяющую обрабатывать различные типы классификаций: от определения уровня экспертности пользователей до выделения тематики и оценки удовлетворенности.
Это дает возможность расширять систему под новые задачи без кардинальных изменений в кодовой базе. Перечисленные технические решения сопутствуются значительными инженерными вызовами, которые приходится решать в ходе эксплуатации. Среди них наиболее критичны задержки и переменные времена отклика LLM-эндпоинтов, возникающие из-за нагрузки на модели, сложности промптов и особенностей сетевого взаимодействия. Была разработана стратегия ротации нескольких Azure OpenAI эндпоинтов, что позволяет значительно увеличить общую пропускную способность и гибко перераспределять запросы при изменении нагрузки. Для повышения устойчивости используются интервалы сохранения результатов с асинхронной записью, что минимизирует потерю данных в случае сбоев.
Применение моделей с высокой пропускной способностью по токенам, таких как GPT-4o mini, увеличивает производительность в 25 раз по сравнению с классическим GPT-4. Механизмы таймаутов и повторных попыток с экспоненциальным увеличением интервала необходимы для адекватного реагирования на временные неполадки и перебои в работе сетевых сервисов. Еще одним аспектом сложностей является необходимость постоянного сопровождения и выравнивания поведения моделей, так как каждое новое поколение LLM привносит существенные изменения в логику ответов, распределение классификаций и формат выдачи. Для решения эталонной задачи была внедрена система тестирования с небольшими наборами данных для сравнительного анализа нового поколения моделей с предыдущими. Анализ вероятностных распределений результатов позволяет выявлять существенные отклонения, которые могут требовать корректировок в промптах или даже изменения схемы классификации.
Понимание того, что некоторые изменения не всегда свидетельствуют о деградации качества, а могут отражать повышение точности и нюансированности обработки, помогает избежать излишних отклонений от общей стратегии развития. Поддержку данного процесса обеспечивает комплексное средство анализа Sammo, позволяющее сравнивать результаты на множестве моделей и вариаций промптов для объективного принятия решений о внедрении новых версий. Оптимизация параллелизма вызовов LLM – ключевой элемент обеспечения высокой пропускной способности. Поскольку ограничение по скорости и время отклика варьируются, применяется динамическое масштабирование конвейера, позволяющее адаптировать число параллельных запросов в зависимости от текущих показателей загрузки и производительности. Мониторинг успешности и неудач вызовов с мгновенной реакцией на изменение латентности позволяет избегать блокировок и снижать риск превышения квот.
Экспериментальные методы оптимизации включают в себя применение пакетных эндпоинтов, позволяющих обрабатывать большие объемы запросов с меньшей стоимостью, хотя и с задержками в выполнении, что не всегда приемлемо для задач с ограничением по времени ответа. Интересным техническим ходом является группировка нескольких разговоров в одном промпте, что потенциально увеличивает общую пропускную способность системы и снижает расход токенов, но требует дополнительных проверок для минимизации потери качества классификации. Комбинирование нескольких классификаторов в единый промпт также позволяет значительно оптимизировать ресурсные затраты, избавляя от необходимости повторно передавать одни и те же данные. Однако данный подход требует постоянного мониторинга и оценки, так как совмещение различных задач в одном запросе может привести к ухудшению точности. Еще одним перспективным направлением стала кластеризация на основе текстовых эмбеддингов.
Использование специализированных нейросетевых моделей, обученных на эмбеддингах, позволяет выносить всю классификацию за рамки прямых запросов к LLM, тем самым существенно снижая затраты и время отклика. При этом в архитектуре обрабатывается единый эмбеддинг для каждого разговора, который затем подается на разные обученные модели классификаторов. Преимущество этого подхода заключается в скорости и экономии втроенных вычислительных ресурсов, хотя для работы необходима вычислительная инфраструктура с поддержкой GPU. Важным аспектом является сжатие промптов и сокращение длины входных данных. Методы, такие как автоматическое уменьшение объема вводимого текста при сохранении ключевых смысловых элементов, позволяют сократить количество токенов и, следовательно, увеличить пропускную способность и снизить стоимость запросов.
Однако неконтролируемое применение сжатия может приводить к потере важной информации, что негативно сказывается на качестве классификаций. Ограничение длины анализируемых разговоров становится неотъемлемой практикой для оптимизации расхода токенов и предотвращения превышения лимитов пропускной способности. Тем не менее, баланс между длиной текста и полнотой анализа требует тщательного подбора, чтобы ключевая информация не терялась в результате обрезки. В итоге построение масштабируемого и высокопроизводительного конвейера классификации взаимодействий человека и ИИ связано с комплексом инженерных задач и требованием постоянной адаптации к новейшим моделям и технологическим решениям. Анализ и внедрение инновационных техник позволяют не только повысить эффективность работы с гигантскими объемами данных, но и обеспечить качественный, своевременный и полезный анализ взаимодействий, который лежит в основе улучшения пользовательского опыта и развития систем искусственного интеллекта.
Развитие подобных технологий открывает новые горизонты по пониманию поведения пользователей и оптимизации искусственного интеллекта в реальном времени, что становится основой будущих интеллектуальных сервисов и платформ.
