Beyond the Gang of Four: Practical Design Patterns for Modern AI System
Классических 23 паттерна GoF уже недостаточно для AI-систем. Статья - это срез принципов проектирования AI-систем.
Prompting & Context
- Чётко разделяйте system / user / assistant-промпты — это даёт модели явную иерархию инструкций.
- Добавляйте внешние факты через RAG (Retrieval-Augmented Generation); свежий контекст снижает «галлюцинации» и удваивает точность FAQ-ботов.
- Контролируйте размер контекстного окна: chunking + сжатие длинных диалогов экономит токены без потери смысла.
Responsible AI
- Встраивайте guardrails: модерация токсичного контента до и после ответа, запрещённые темы в prompt-policy.
- Автоматические тест-сеты на bias и fairness до релиза; флаги рисков выводите в метрику risk-score.
- Добавляйте цитирование источников и объяснения шагов решения, чтобы повысить доверие и упростить аудит.
User Experience
- Показывайте confidence / uncertainty цветовым индикатором или лейблом («low / medium / high»).
- Дайте пользователю быстрый «Undo» или «Regenerate» — снижает фрустрацию и скрытый churn.
- При сложных задачах выводите ответ пошагово (step-by-step reveal); это улучшает восприятие на 20-30% в A/B.
AI-Ops
- Версионируйте модели как код (MLOps-git tags + model registry) и раскатывайте через канареечные релизы.
- Мониторьте три слоя: latency, токены $ , quality (BLEU, factuality) — алерты по изменению > 5%.
- Автоматический roll-back при деградации; храните фидбек пользователей для последующего дообучения.
Optimization
- Кэшируйте ответы по semantic hash (embedding + L2), а не только по точному тексту.
- Используйте batching и streaming: отправка 8-16 запросов за раз уменьшает стоимость GPU на 40%.
- Роутинг «small-→-large model»: 80% простых запросов закрывает компактная LLM, крупная нужна лишь оставшимся 20%.
Advanced Patterns
- PEFT / LoRA даёт тонкую настройку модели за часы, а не дни, с ~1% параметров.
- Мульти-агенты (planner + executor + critic) повышают точность сложных задач без роста размера одной модели.
- Интеграция с внешними инструментами / function calling превращает LLM в оркестратор API и баз данных.
PS На эту тему еще крайне рекомендую просмотреть выступление Севы “Архитектура современных AI-приложений» на MTS Truetech