Разбор темы
Что спросить до запуска LLM-проекта, чтобы прототип не умер в продакшене
Практический список вопросов помогает заранее определить владельцев процесса, метрики качества, допустимые ошибки, fallback-сценарии и стоимость эксплуатации LLM-системы. Главный тезис — демонстрация модели ещё не продукт: надёжность появляется из архитектуры, наблюдаемости и ясных границ автоматизации.
Обновлено 15.07.2026
Почему это цепляет
Существует конфликт между желанием заказчиков внедрять «модных» ИИ-агентов и реальностью, где детерминированные цепочки работают стабильнее и дешевле.
Как можно раскрыть3+
Критический разбор роли LLM-инженера: почему это не просто разработчик, а специалист, способный перекладывать бизнес-логику на специфические технические сценарии вроде fallback и маршрутизации.
Анализ математической ловушки многошаговых LLM-цепочек: как перемножение вероятностей успеха на каждом этапе (RAG, переписывание вопроса) драматически снижает итоговое качество продукта.
Стратегия выбора задач для внедрения: почему для сотрудников с жестким SLA ИИ работает плохо, а для высококвалифицированных специалистов лучше создавать узкие Copilot-инструменты.
Точки зрения1+
Промпт-инжиниринг — это не отдельная профессия, а навык, который должен быть интегрирован в работу системных аналитиков и тестировщиков с использованием инструментов вроде Langfuse.