Как создать системы ИИ, которые плавно развиваются с обновлениями моделей
14 августа 2025 г.Системы ИИ часто хрупкие. Когда вы меняете модель, все ломается. Это проблема, с которой сталкиваются многие компании, но она редко обсуждается открыто.
Основная проблема обманчиво проста. Системы ИИ предназначены для жестких и тесно связанных с конкретными моделями. Когда появляется новая модель, вся система разваливается.
Обмен большие языковые модели (LLMS) не похоже на изменение лампочки. Это не так просто, как подключить что -то новое и ожидать, что все будет работать.
Правда в том, что эти переходы часто создают хаос, потому что системы ИИ редко создаются с учетом гибкости.
Почему большинство систем ИИ ломаются
Сегодня большинство стеков ИИ построены вокруг причуд одной модели.
Логика, подсказки и рабочие процессы настроены в соответствии с конкретным поведением моделей, таких как GPT-4O или Claude Sonnet 4 или Google Gemini 2.5. Даже последняя современная модель Openai GPT-5 с маршрутизацией модели страдает от этой проблемы.
Основная проблема заключается в том, как тесно встроена конкретная модель в систему. Многие компании строят свой ИИ вокруг этих моделей, не рассматривая будущее.
Когда модель развивается или новая модель вступает в сцену, вся система ведет себя непредсказуемо, потому что она никогда не была разработана, чтобы приспособиться к изменениям.
Ошибка полных систем-агентства LLM
Некоторые команды стремятся создать системы, которые полностью являются агромическими, надеясь обмениваться и обменять модели без какого-либо трения. Хотя можно уменьшить связь и дизайн с гибкостью, идея быть полностью агностиком вводит в заблуждение.
Каждая модель поставляется со своей собственной уникальностью, такой как различные API, обработку контекста и выходное поведение. Вы не можете полностью устранить эти различия, но вы можете создавать системы, которые их ожидают.
Строительные системы, которые могут адаптироваться, а не только судно
Вместо того, чтобы сосредоточиться на том, чтобы избежать «блокировки поставщиков» или преследования после идеального решения для подключения и игры, предприятия должны думать о самообеспечении.
Создание системы ИИ, которая развивается с изменением моделей и инструментов, гораздо более ценнее, чем пытаться избежать блокировки. Вот как это сделать:
1. Дизайн для модульности
Вам нужно отделить компоненты вашей системы ИИ. Вместо того, чтобы жестко кодировать все в определенную модель, создайте модульную структуру. Это позволяет вам обмениваться моделями, не заставляя всю систему разрушаться.
Изолируя ключевые компоненты, такие как интеграция модели, бизнес -логика и конвейеры данных, вы создаете систему, которая гораздо проще поддерживать и обновлять с течением времени.
Модульная система гибкая и может развиваться с технологическим ландшафтом. Это гораздо более устойчивый подход, чем попытка построить полностью агностическую систему, которая, вероятно, потерпит неудачу, когда столкнутся с реальной сложностью.
2. Сосредоточьтесь на запатентованных активах
Магон вашей системы должна основываться на ваших проприетарных данных и бизнес -логике, а не на модели. Когда ваши основные активы управляют системой, модель становится просто инструментом.
Если вы полагаетесь на внешнюю модель, чтобы стать центральной частью вашей системы, вы настроите себя на хрупкость.
Модель является лишь одной частью уравнения ИИ. Но когда вы строите свои собственные данные и логику, это дает вам гибкость для адаптации к будущим изменениям модели без серьезных нарушений.
3. Использование инструментов обновления A-ассистента
Управление модернизацией моделей не должно быть полномасштабным переписыванием. Инструменты с помощью AI-ASISTING могут помочь упростить процесс. Эти инструменты сочетают в себе человеческий опыт с автоматизацией для управления обновлениями и переходами.
Вместо того, чтобы тратить недели на восстановление с нуля, эти инструменты помогают вам итерации и регулируют вашу систему постепенно, что гораздо более устойчиво.
Посмотрите на такие компании, как Infield.ai, которые автоматизировали управление зависимостями и обновлениями ИИ. Их инструменты могут сэкономить ваше время и ресурсы, облегчая интеграцию изменений модели.
4. Обеспечить доступ к высокому опыту ИИ
Чтобы быть по-настоящему самостоятельными, компании нуждаются в доступе к опыту искусственного интеллекта по старшему уровням, будь то с помощью внутренних сотрудников или надежных внешних партнеров.
Без этой глубины технических и стратегических знаний команды часто оказываются чрезмерными на платформах поставщиков или карабкались, когда вещи неизбежно ломаются.
Цель состоит в том, чтобы убедиться, что ваши системы руководствуются людьми, которые глубоко понимают как бизнес -контекст, так и технический стек.
Поскольку многие организации пытаются нанять и сохранить таланты ИИ мирового класса, привлечение опытных внешних экспертов может быть множителем силы.
Несколько часов с подходящим экспертом могут сэкономить несколько недель инженерного времени, помогая вам на раннем этапе правильных архитектурных звонков.
5. Построить для перемен
Лучшие системы - это те, которые могут поглощать изменения. Будь то обновление модели, новый API или сдвиг в бизнес -приоритетах, создание с учетом адаптивности гарантирует, что ваша система может развиваться, а не рухнуть.
Одним из примеров этого является недавний проект, в котором наша команда приняла множественную архитектуру. Исторически фокусировка на одном поставщике облаков делала вещи простыми, но быстрое продвижение в моделях ИИ теперь требует максимальной гибкости.
Вот короткое видео, в котором мы подробно описываем мульти-облачный подход, который мы приняли, и почему это важно для того, чтобы оставаться на переднем крае ИИ:
https://www.youtube.com/watch?v=940ngnyga7e&embedable=true
Проектируя нашу систему с модульностью и запатентованными активами в основе, наша стратегия с несколькими облаками позволяет нам быстро адаптировать и интегрировать лучшие доступные модели.
Построить для устойчивости и итераций качества
Ландшафт ИИ развивается быстро, а изменения неизбежны. Если ваши системы ИИ не могут справиться с этим изменением изящно, вы настраиваете себя на неудачу. Вместо того, чтобы пытаться избежать блокировки модели или выполнять идеальную систему подключаемости и игры, сосредоточьтесь на строительных системах, которые могут адаптироваться.
Дизайн для модульности, инвестируйте в свои собственные активы и убедитесь, что у вас есть внутренний талант, чтобы все было гладко.
В конце концов, вопрос не в том, произойдет ли следующее изменение модели. Речь идет о том, сломается ли ваша система, когда это произойдет.
Оригинал