🏗 Advanced Architectures: Карта системного дизайна
О чем этот раздел
Здесь описаны высокоуровневые методы построения ИИ-систем. Это переход от простых запросов к полноценным рабочим процессам, способным обрабатывать огромные массивы данных и выполнять сложные задачи с минимальными ошибками.
📂 1. Работа с данными и памятью (Data & Retrieval)
Как ИИ получает доступ к твоим знаниям и не теряется в них.
- Long Context Management — борьба с эффектом “Lost in the Middle” и правильный чанкинг.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) — классический метод “поиска по базе” перед ответом + набор production-методик (chunking, hybrid search, reranking, RAGAS).
- GraphRAG — использование структуры связей твоего графа для глубокого понимания контекста.
🤖 2. Логика исполнения (Execution Flow)
Как структурировать “мышление” и действия моделей.
- Multi-Agent Systems — создание команд из узкоспециализированных ИИ-ролей (Исследователь, Редактор, Критик).
- Tool Use Function Calling — подключение внешних инструментов: от калькулятора до Google Search.
- Prompt Chaining — построение конвейеров, где результат одной задачи передается следующей.
⚖️ 3. Качество, Обучение и Выравнивание (Alignment & Quality)
Методы контроля за результатом и «прошивка» поведения модели.
- LLM-as-a-Judge — использование сильных моделей для оценки и фильтрации работы более слабых.
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) — база того, как модели учатся быть полезными и безопасными.
- Direct Preference Optimization (DPO) — современный стандарт дообучения моделей на предпочтениях (основа всех локальных моделей 2026 года).
📋 Таблица применимости (Architecture Selector)
| Если твоя цель… | Используй архитектуру… | Главная фишка |
|---|---|---|
| Чат по всей базе знаний | RAG | Поиск релевантных кусков (Chunks) |
| Сложный инсайт по графу | GraphRAG | Анализ связей между заметками |
| Автоматизация контента | Multi-Agent Systems | Разделение ответственности ролей |
| Гарантия качества вики | LLM-as-a-Judge | Автоматическая проверка на ошибки |
| Настройка стиля/поведения | DPO | Прямая “прошивка” предпочтений в модель |
🛠 Комбинированные паттерны
Архитектура “Цифровой Архивариус”
Самый эффективный способ поддерживать вики в порядке:
- Trigger: Ты создаешь новую заметку.
- Step 1 (RAG): Система ищет похожие темы в базе.
- Step 2 (Agents): Роль “Классификатор” определяет папку, роль “Связист” предлагает ссылки
[[]]. - Step 3 (Judge): Модель проверяет, не дублирует ли новая заметка старые.
🔗 Связанные разделы
- Prompt Engineering Index — базовые техники для наполнения этих архитектур.
- _Agentic Systems Index — практическая реализация автономных агентов.
- Workflows — как запустить эти архитектуры в работу.
Последнее обновление: 2026-04-16