Разработка LLM-решений на заказ

Какую LLM выбрать для вашей задачи

Выбор модели зависит от трех факторов: качество ответов, стоимость токенов и скорость отклика. GPT-4o — золотой стандарт для большинства задач. Claude — лучший выбор для работы с длинными документами (200K контекст). Grok — для задач с актуальными данными.

Prompt Engineering vs Fine-Tuning

В 90% случаев правильный system prompt + few-shot examples дают результат лучше fine-tuning. Fine-tuning оправдан только при: специфической терминологии, стабильном формате вывода на миллионах запросов, или снижении стоимости (fine-tuned модель дешевле в использовании).

RAG: подключение базы знаний

• Чанкинг документов с перекрытием для сохранения контекста
• Vectorized embeddings через OpenAI text-embedding-3 или Cohere
• pgvector в Supabase для быстрого similarity search
• Гибридный поиск: vector + full-text для максимальной точности
• Цитирование источников в ответах LLM

Мультиагентные архитектуры

Для сложных задач один LLM-вызов недостаточен. Мультиагентная архитектура: координатор распределяет подзадачи между специализированными агентами (исследователь, аналитик, писатель), каждый со своим промптом и инструментами.