С появлением больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, разработчики столкнулись с новой парадигмой взаимодействия с искусственным интеллектом. Первое знакомство большинства из них происходит в формате диалога — с чатботами, с которыми можно общаться на естественном языке. Такой интерфейс удобно воспринимается и понятен, однако формирует несколько ограниченное восприятие LLM, влияющее на подходы к интеграции этих моделей в производственные системы. Вместо того чтобы думать о LLM как о собеседниках, стоит начать рассматривать их как компоненты — своеобразные функции с нефиксированным, вероятностным поведением. Такая смена мышления открывает возможности к более системному, инженерному подходу с использованием проверенных практик создания программного обеспечения с учетом особенностей моделей искусственного интеллекта.
Понимание LLM как функций требует осознания важного отличия от традиционных детерминированных функций в программировании. Несмотря на свою сложность, модели принимают входные данные и возвращают выходные, что близко к функциональному вызову. Но результат этих вызовов не всегда идентичен при повторных запусках, даже с параметром temperature, равным нулю, гарантируя лишь небольшие вариации. Это свойство определяет термин «нечеткие функции» — функции, чьи выходные данные можно рассматривать как вероятностные, а не канонически фиксированные. Такая нечеткость, хотя и приносит вызовы, не мешает создавать устойчивые системы, если подойти к задаче с правильной методологией и инструментами.
Одним из важнейших аспектов становится переосмысление роли подсказок (prompt) в работе с LLM. Если раньше код — это четкий и статичный набор инструкций, то в случае с LLM основная логика заложена в тщательно продуманных и постоянно настраиваемых подсказках. Все изменения в подсказках могут кардинально влиять на поведение модели, аналогично тому, как изменение кода меняет работу программы. Более того, модель, лежащая в основе LLM, может обновляться, что приводит к необходимости вести версионирование подсказок и тщательно документировать каждую их версию. Такой подход также позволяет отслеживать и предотвращать нежелательный дрейф в поведении модели, контролировать изменения и поддерживать стабильность работы системы.
Тестирование в мире LLM также претерпевает трансформацию. Классические методы строгости в проверках (assertions) уступают место проверкам свойств и эвристикам, учитывающим вариативность ответа. Например, вместо ожидания точного соответствия числового результата разумными становятся оценки попадания результата в заданный диапазон или проверка корректности структуры данных, например валидность JSON. Важным инструментом становится формирование так называемых золотых наборов данных — заранее подготовленных примеров, для которых ожидается стабильный и точный ответ. Непрерывные автоматизированные проверки с использованием подобных наборов помогают контролировать качество при обновлениях моделей или в процессе миграций.
Похожим образом развивается и подход к обработке ошибок и отказоустойчивости. Традиционные методы вроде повторных попыток, использования запасных вариантов или резервных источников данных находят свое отражение и в работе с LLM. Правильно выстроенная цепочка из моделей различной мощности и стоимости позволяет обеспечить баланс качества и производительности. В случае отказа первой модели система «эскалирует» задачу на более сложную или на ручное вмешательство, встраивая политику graceful degradation, когда при любых неполадках имеется запасной план действий, обеспечивающий приемлемый результат. Важное место занимает паттерн «человек в цикле» — когда человеческий контроль не просто аварийный механизм, а полноценный элемент всей архитектуры.
Вмешательство оператора при низкой уверенности модели позволяет не только повысить качество обработки конкретного запроса, но и служит основой для постоянного улучшения работы модели через обновление набора обучающих данных или тестов. Эта интеграция человека в процессы машинного обучения и разработки создает динамически обучающуюся систему, где человеческие корректировки становятся частью цикла повышения эффективности. Еще одним шагом к устойчивым и масштабируемым системам является композиция — разбиение сложных задач на простые, специализированные функции, каждая из которых отвечает за конкретный аспект обработки. Такой подход предотвращает создание так называемых «богатых подсказок», которые пытаются охватить всё сразу и часто становятся трудноуправляемыми и непредсказуемыми. Вместо этого стоит строить конвейеры, где модель последовательно выполняет извлечение информации, анализ тональности, классификацию намерений и другие задачи, комбинируя результаты для получения итогового ответа.
Такая модульность предоставляет гибкость и облегчает тестирование, оптимизацию и замену компонентов без необходимости изменения всей системы. Работа с LLM накладывает особые требования к мониторингу и наблюдаемости. В отличие от традиционного кода, где можно пошагово отследить выполнение через отладчик, модели требуют решения вопросов мониторинга на уровне входных запросов, параметров подсказок, версий моделей и получаемых ответов. Важно логировать данные с учётом безопасности и конфиденциальности, но при этом собирать достаточно метрик для обнаружения отклонений в формате и семантике выходных данных, контроля затрат и выявления аномалий. Такие меры позволяют быстро реагировать на проблемы и предотвращать ухудшение качества сервиса.
Несмотря на огромные возможности, использование LLM таит в себе ряд распространенных ошибок. Это попытка использовать модель как интерактивного собеседника в производственной среде без строгого определения ожидаемого формата вывода или проработка сценариев обработки неопределенности. Или же иллюзия полной надежности после успешных тестов на небольшом наборе данных, что не учитывает вариативность и эволюцию моделей. И, наконец, крайности в оценке LLM как либо магических, либо бесполезных инструментов без глубокого понимания их реальных возможностей и ограничений. Современное программирование с использованием LLM — это не отказ от традиционных навыков, а их расширение с добавлением работы с вероятностными результатами и адаптацией к новому типу вычислительных компонентов.
Отказ от мышления о чатботах в пользу восприятия LLM как функциональных модулей с вероятностными функциями позволяет создавать более надежные, понятные и управляемые системы. Это дает возможность разработчикам использовать проверенные инженерные методы, такие как управление версиями, тестирование, композиция и мониторинг, но интегрировать их в новый контекст ИИ. Для тех, кто начинает осваивать работу с LLM, рекомендуется начинать с небольших задач, заменяя в текущих системах отдельные текстовые трансформации на вызовы моделей, оформленные как функции. Такой подход дает представление о вероятностных особенностях, позволяет отладить процессы тестирования и мониторинга, встроить человеческий контроль и постепенно расширять использование ИИ. В итоге традиционные инженерные компетенции становятся мощным фундаментом для построения гибридных систем, сочетающих детерминированные и вероятностные компоненты.
Будущее программного инженерного дела сочетает в себе лучшие черты обеих парадигм — точность и предсказуемость классических функций с адаптивностью и обобщающими возможностями больших языковых моделей. Освоение нового мышления откроет новые горизонты в разработке сложных, интеллектуальных систем, способных решать задачи любой степени сложности и обеспечивать высокий уровень качества в меняющемся технологическом ландшафте.
