Проектування архітектури AI-системи
Архітектурні помилки на ранніх етапах — найдорожчі. Неправильний вибір підходу (ML проти LLM проти rule-based), ігнорування вимог щодо latency, відсутність data pipeline — все це виявляється вже у production. Ми проектуємо AI-архітектури, які масштабуються та підтримуються.
Компоненти архітектурного проектування
AI Strategy: Перше питання — потрібен ли AI взагалі. Для кожної функціональної області: що дає ML/AI проти детермінованого алгоритму, очікуваний приріст по бізнес-метриці, вартість помилки моделі.
Data Architecture:
- Джерела даних та pipeline збору
- Feature Store (Feast, Tecton, Hopsworks) для переиспользования ознак
- Версіонування даних (Delta Lake, LakeHouse проти традиційного DWH)
- Labeling pipeline для supervised задач (Label Studio, Scale AI)
- Data quality monitoring (Great Expectations)
Model Architecture:
- Monolith проти ensemble проти багаторівневої системи
- Online проти offline inference (або hybrid)
- Single model проти multi-model оркестрація
- LLM проти fine-tuned меньшої моделі проти традиційного ML — для кожної задачі
Serving Architecture:
- Synchronous (REST/gRPC) проти Asynchronous (queue-based) inference
- Batch inference для аналітичних задач
- Streaming inference (Kafka + Flink) для real-time задач
- Caching strategy (semantic caching для LLM, TTL для стабільних передбачень)
MLOps Foundation:
- Experiment tracking (MLflow, W&B)
- Model Registry з staging/production середовищами
- CI/CD для ML (тести на даних, smoke tests моделі)
- Monitoring: data drift, model performance, system metrics
Типові архітектурні паттерни
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Оптимальний для корпоративних chatbots, knowledge base QA, document analysis. Компоненти: document ingestion pipeline, vector store (Qdrant/Weaviate), LLM + reranker.
Multi-Stage Pipeline: Retrieval → Filtering → Scoring → Ranking. Кожен етап незалежно масштабується та замінюється. Застосування: recommendation systems, search.
Agentic Architecture: LLM + tool use + memory + planning. LangGraph / AutoGen для складних multi-step задач. Потребує ретельного проектування guardrails та fallback логіки.
Feature Store + Online ML: Актуальні ознаки обчислюються в real-time (Flink/Kafka) та зберігаються в Redis. Модель робить передбачення на свіжих ознаках. Застосування: fraud detection, dynamic pricing.
Документація
Вихідний артефакт проектування: Architecture Decision Records (ADR), компонентна діаграма, data flow diagram, capacity plan (вичисленнями + хранилище + вартість), roadmap реалізації за пріоритетами.
Строки
Discovery + Architecture Design: 2–4 тижні залежно від складності системи.