LLM سازمانی دموی چت نیست. باید مورد کاربرد، مرز داده، لایهٔ بازیابی، کنترل هزینه و مسیر ممیزی را قبل از اتصال به سیستم‌های حیاتی طراحی کنید.
۱. مورد کاربرد نه مدل
اول بپرسید کدام کار تکراری دانشی ارزش اتوماسیون دارد: جستجوی داخلی، پیش‌نویس پشتیبانی، استخراج از سند. انتخاب مدل فرع بر تعریف ورودی/خروجی و معیار کیفیت است.
مدل بدون گاردریل و لاگ، ریسک حقوقی است نه قابلیت محصول.
— امیرحسین محمدپور، CTO
۲. معماری امن
درگاه API داخلی، محدودیت نرخ، ایزولهٔ تنانت و ممنوعیت ابزارهای جانبی بدون تأیید امنیت را پیش‌فرض کنید.
لایه‌های حداقلی
- احراز و مجوز سطح سند
- فیلتر ورودی/خروجی
- صف و زمان‌بندی برای کارهای سنگین
۳. داده و بازیابی
RAG با ایندکس تمیز، تازگی سند و استناد به منبع بهتر از fine-tune عجولانه برای اکثر سناریوهای سازمانی است.
۴. هزینه و SLA
توکن، کش پاسخ، مدل کوچک برای روتینگ و مدل بزرگ برای کارهای سخت را بودجه‌بندی کنید. تایم‌اوت و مسیر fallback الزامی است.
۵. حاکمیت و ممیزی
لاگ پرامپت/پاسخ (با سیاست حریم)، ارزیابی دوره‌ای کیفیت و مالک محصول برای هر قابلیت AI را رسمی کنید.
AI سازمانی وقتی می‌ماند که مهندسی، امنیت و محصول یک قرارداد مشترک داشته باشند. استودیو هش از مورد کاربرد تا لایهٔ اجرا کنار تیم فناوری می‌نشیند.
