Реализация AI агента на базе LLM с нуля – что включает цикл разработки

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

27.03.2025 13:16:35 | Хабр

Хабы: Искусственный интеллект, Машинное обучение

Разработка AI агента, использующего большие языковые модели (LLM) – это малоизвестный пока еще и потому интересный инженерный процесс, охватывающий весь цикл создания от идеи до финального развертывания. Технические стандарты разработки агентских систем пока еще формируются. В данной статье я поделюсь своим опытом и рассмотрю ключевые этапы, технологии и практические нюансы, которые встречаются при разработке такой системы с нуля.

Начнем с подготовительного этапа постановки задач и сбора данных. Первым делом необходимо чётко определить цели и задачи будущего агента. Предположим, что в центре системы обычная LLM - в рамках этой статьи не будем рассматривать мультимодальные агенты или модели рассуждений. Важно понять, каким образом LLM будет интегрирована в общий процесс. В 99% центральным звеном интеграции будет Retrieval-Augmented Generation (RAG) пайплайн. Через него модель будет получать данные, релевантные тем задачам, которые агент должен решать. И на этапе построения пайплайна критически важен сбор и предварительная обработка данных. Собранные данные могут включать текстовые документы, логи общения пользователей, справочные материалы, которые потом помогут модели понимать контекст и давать релевантные ответы. Сложность этого этапа зависит от того, какие у вас источники данных, сколько их, насколько серьезной предварительной (перед загрузкой в индекс) обработки они требуют.

Подробнее