Вы провели пилот, промпты отточены, RAG-пайплайн выдает релевантные документы, клиенты в восторге от нового AI-ассистента. Можно расслабиться? Именно сейчас начинается самая важная часть — LLM Ops (MLOps для языковых моделей). Продакшн-система с LLM — это не прототип. Ее «сбои» незаметны, а последствия дороги. Она требует особой, продвинутой инженерии.

Тихий сбой: когда модель не падает, а врет

Традиционный сервер при сбое возвращает 500 Internal Server Error. LLM при сбое возвращает вежливый, грамматически правильный, но абсолютно ложный ответ или опасную рекомендацию. Ваш мониторинг аптайма ничего не заметит, а репутация и деньги будут утекать.

Что мониторить? Четыре столпа LLM Ops:

1. Инфраструктура и Экономика:

   • Latency (P95, P99): Время генерации ответа. Рост может указывать на проблемы API-провайдера или вашей сети.

   • Rate Limits и Throttling: Количество запросов в секунду. Превышение лимитов «сломает» систему.

   • Стоимость (Cost per Query): Анализ расхода токенов. Внезапный рост может означать, что промпты «распухли» или модель начала генерировать многословный бред.

2. Качество ответов (Quality of Service):

   • Токсичность/Безопасность: Автоматическая проверка выходов модели через модерационные фильтры (например, используя Moderation API от OpenAI или небольшую классификационную модель).

   • Следование инструкциям: Выполнила ли модель все пункты промпта? Создала ли JSON? Можно проверять второй, маленькой и дешевой LLM: «Проверь, содержит ли этот ответ три пункта списка? Да/Нет».

   • Фактическая точность (для RAG): Насколько ответ соответствует извлеченным чанкам? Та же проверочная LLM может оценить ответ по шкале от 1 до 5.

3. Эффективность RAG (если используется):

   • Recall @K: Какой процент релевантных документов находится среди K извлеченных? Падение метрики — сигнал к переиндексации или смене модели эмбеддингов.

   • Запросы с нулевым результатом: Какие вопросы пользователей остаются без ответа? Это источник для улучшения базы знаний или промптов.

4. Логирование и Воспроизводимость:

   • Обязательно логгировать: Полный промпт (с системной инструкцией), контекст (чанки RAG), полный ответ модели, метаданные (user_id, session_id, timestamp, модель, температура).

   • Без этого невозможен: Дебаггинг плохих ответов, анализ трендов, воспроизведение ситуации для улучшения. Это ваш «черный ящик».

Паттерны развертывания: Canary и A/B тесты

Нельзя просто заменить промпт или модель в продовой среде. Нужно:

• Canary-развертывание: Направить 5% трафика на новую версию промпта/модели и сравнить метрики качества с контрольной группой.

• A/B тесты: Тестировать не «понравился ли ответ», а конечные бизнес-метрики: конверсия в покупку, время решения тикета, оценка удовлетворенности (CSAT).

Вывод для DevOps/MLOps инженера:

Внедрение LLM — это на 20% про создание модели и на 80% про построение надежной, наблюдаемой и управляемой инфраструктуры вокруг нее. LLM Ops — это не опция, это необходимость. Без нее ваша умная система слепа, а вы не можете ни улучшать ее, ни гарантировать ее надежность. Инвестируйте в инструменты мониторинга, логирования и версионирования (промптов, чанков, моделей) с первого дня продакшена.