В современном мире искусственный интеллект и технологии обработки естественного языка набирают всё большую популярность и находят применение в различных сферах — от чат-ботов до сложных систем поддержки принятия решений. Одной из основных задач, с которой сталкиваются разработчики, является обеспечение высокого качества ответов, генерируемых крупными языковыми моделями (LLM). В этом контексте появляется востребованность в новых методах улучшения ответов, одним из которых является LLM-as-a-Critique — подход, основанный на ролях модели по генерации и последующей критической оценке. Проект Kritikos разрабатывается именно с целью предоставить простое, но мощное решение для реализации этого метода и сделать его доступным каждому разработчику, стремящемуся повысить точность и качество ответов ИИ в своих продуктах. Kritikos — это готовый backend на языке Go, который позволяет выполнять запросы к LLM и автоматически улучшать результаты с помощью итеративной критической оценки.
Модель сначала формирует базовый ответ на запрос, используя выбранную основную модель с заданной температурой генерации текста. После этого сформированный ответ передается второй модели, которая выступает в роли критика и анализирует его, указывая на сильные и слабые стороны, а также предлагает рекомендации по улучшению. Интересным моментом является постепенное снижение температуры генерации критической модели с каждой итерацией, что способствует повышению стабильности и согласованности оценок. Такой подход имеет ряд неоспоримых преимуществ. Во-первых, он обеспечивает более глубокий анализ ответов ЛЛМ, что недоступно при простой разовой генерации.
Во-вторых, наличие отдельной модели-критика позволяет систематично выявлять недоработки, недостатки и потенциальные ошибки, что особенно важно в ответах, требующих высокой точности и достоверности. В-третьих, автоматизация этого процесса позволяет существенно сократить время на ручной контроль качества и корректировку ответов, а также облегчает масштабирование систем, работающих с большими объемами данных. Технологическая база Kritikos основана на языке Go, который отличается высокой производительностью, эффективной обработкой многозадачности и удобством развертывания в продакшен-средах. Это гарантирует быструю работу сервера и стабильность при одновременной обработке множества запросов. Архитектура проекта аккуратно структурирована, что облегчает понимание кода и адаптацию под конкретные задачи разработчиков.
В частности, структура включает отдельные модули для API, маршрутизации, обработки запросов и внутренней логики, что способствует поддерживаемости и расширяемости. Запуск сервера Kritikos достаточно прост и не требует сложных настроек. Необходимо склонировать репозиторий, заполнить файл окружения необходимыми идентификационными данными и запустить сборку через make. После этого сервер стартует на стандартном порте и готов принимать POST-запросы для обработки. Благодаря этому проект может быть легко интегрирован в существующую инфраструктуру разработчиков и использоваться как микросервис в сложных системах.
Один из ключевых сценариев использования Kritikos — предоставление интерактивных сервисов помощи, таких как виртуальные ассистенты, образовательные платформы и инструменты для генерации контента. Примером может служить генерация ответа на вопрос пользователя с последующим получением оценок по таким параметрам, как релевантность, корректность, полнота, ясность и стиль. При этом проект не просто выдает оценку, но и выделяет сильные и слабые стороны ответа, а также предлагает конкретные рекомендации для улучшения, что помогает как автоматическим процессам, так и непосредственным разработчикам или администраторам сервиса. Кроме того, Kritikos способен работать с разнообразными моделями языкового интеллекта, в том числе с такими современными решениями, как Gemini и OpenAI. Такая универсальность делает инструмент адаптивным и подходящим для разных задач и бизнес-сред.
Например, в условиях интеграции с системами Retrieval-Augmented Generation (RAG), Kritikos помогает компенсировать случаи, когда база знаний не содержит нужной информации, предлагая развёрнутый и качественный ответ на основании доступных данных и модели. Безопасность и лицензирование проекта также играют немаловажную роль. Kritikos распространяется под MIT-лицензией, что позволяет использовать и модифицировать его как в рамках коммерческих, так и некоммерческих проектов без серьёзных ограничений. Это создаёт благоприятную основу для широкого распространения и развития сообщества вокруг технологии. В перспективе развитие Kritikos может быть направлено на интеграцию дополнительных функций, таких как включение площадок поиска с использованием Google Search, расширение поддержки новых языков и моделей, а также улучшение интерфейсов взаимодействия и визуализации результатов критики.
