Поддержанный YC стартап в сфере ИИ – Инфраструктура и инструменты для ИИ

Поддержанному YC стартапу в Гонконге, работающему в сфере ИИ, требовалось преобразовать быстро развивающиеся эксперименты с ИИ в надёжную инфраструктуру, готовую к промышленной эксплуатации. При использовании нескольких провайдеров LLM и инструментов ИИ им была необходима единая платформа, способная поддерживать быструю итерацию, сохраняя при этом наблюдаемость и безопасность развёртывания. Компания Webomage реализовала масштабируемое и отлаживаемое решение, которое сократило циклы развёртывания на 70%, а время отладки — на 85%.

Обзор проекта

• Клиент: Поддержанный YC стартап (Series A, команда из 15 человек)
• Отрасль: Технологии ИИ/МО
• Задача: Масштабировать эксперименты с ИИ для промышленной эксплуатации с сохранением надёжности
• Решение: Инфраструктура LLM от нескольких провайдеров с расширенной наблюдаемостью
• Сроки: 8 недель (4 недели проектирования + 4 недели реализации)
• Команда: 3 инженера + 1 специалист по DevOps

Контекст и задачи

Бизнес-контекст

Стартап испытывал быстрый рост спроса на свой ИИ-продукт, однако его инфраструктура не успевала за скоростью экспериментов, необходимой для сохранения конкурентоспособности. После успешного привлечения финансирования в рамках Series A и расширения команды накапливался технический долг в области инфраструктуры ИИ.

Технические задачи

• Хаос с несколькими провайдерами: Использование OpenAI GPT-4, Anthropic Claude и кастомных моделей без единой маршрутизации
• Конфликт экспериментов и промышленной эксплуатации: Одна и та же инфраструктура обслуживала как эксперименты, так и клиентский трафик
• Кошмар отладки: Отсутствие видимости потоков вызовов ИИ затрудняло диагностику проблем с производительностью
• Риски развёртывания: Отсутствие стратегий отката для обновлений моделей ИИ или изменений промптов
• Рост затрат: Отсутствие видимости затрат на каждую модель или шаблонов использования

Требования стейкхолдеров

• Приоритет CTO: Сохранение скорости экспериментов при повышении надёжности промышленной эксплуатации
• Команда инженеров: Единые интерфейсы для провайдеров ИИ с лёгкими возможностями тестирования
• Команда DevOps: Чёткие пайплайны развёртывания с возможностями отката
• Команда продукта: Мониторинг в реальном времени производительности ИИ и пользовательского опыта

Архитектура решения

Технический подход

Мы спроектировали многоуровневую архитектуру, разделившую зоны ответственности при сохранении гибкости для быстрых экспериментов.

graph TB
    A[Клиентское приложение] --> B[AI Gateway]
    B --> C[Балансировщик нагрузки]
    C --> D[Провайдер OpenAI]
    C --> E[Провайдер Anthropic]
    C --> F[Провайдер кастомных моделей]

    B --> G[Сервис логирования]
    B --> H[Сервис мониторинга]
    B --> I[Отслеживание затрат]

    G --> J[(Централизованные логи)]
    H --> K[(Хранилище метрик)]
    I --> L[(Аналитика затрат)]

    subgraph "Среда экспериментов"
        M[UI тестирования промптов]
        N[Инструменты сравнения моделей]
        O[Фреймворк A/B-тестирования]
    end

    M --> B
    N --> B
    O --> B

Технологический стек

• Оркестрация ИИ: LangChain для рабочих процессов агентов и интеграции инструментов
• API Gateway: Кастомный сервис на Node.js с маршрутизацией провайдеров
• Платформа контейнеризации: Docker-контейнеры на AWS ECS
• Мониторинг: Prometheus + Grafana для метрик, ELK-стек для логов
• CI/CD: GitHub Actions с автоматизированным тестированием и развёртыванием
• Отслеживание затрат: Кастомная аналитика с мониторингом затрат провайдеров в реальном времени

Стратегия интеграции

1. Слой абстракции провайдеров: Единый интерфейс для всех провайдеров LLM
2. Умная маршрутизация: Автоматический переход на резервные провайдеры и балансировка нагрузки
3. Изоляция экспериментов: Раздельные среды для тестирования и промышленной эксплуатации
4. Постепенное развёртывание: Фреймворк A/B-тестирования для изменений моделей и промптов

Технический разбор

Основная реализация

// AI Gateway - Логика маршрутизации провайдеров
class AIProviderRouter {
  constructor(providers, config) {
    this.providers = providers;
    this.config = config;
    this.metrics = new MetricsCollector();
  }

  async routeRequest(request) {
    const startTime = Date.now();

    try {
      // Выбор оптимального провайдера на основе типа запроса и текущей нагрузки
      const provider = this.selectProvider(request);

      // Логирование запроса для отладки и отслеживания затрат
      await this.logRequest(request, provider);

      // Выполнение запроса с тайм-аутом и логикой повторных попыток
      const response = await provider.execute(request);

      // Обновление метрик производительности
      this.metrics.recordSuccess(provider, Date.now() - startTime);

      return response;

    } catch (error) {
      this.metrics.recordError(provider, error);
      throw new AIProviderError(`Провайдер ${provider.name} не сработал: ${error.message}`);
    }
  }
}

Ключевые технические решения

Решение 1: LangChain vs кастомная оркестрация

• Выбор: LangChain с кастомными расширениями
• Обоснование: LangChain предоставлял проверенные шаблоны для рабочих процессов агентов, позволяя при этом интеграцию кастомных провайдеров
• Влияние: Сокращение времени разработки на 60% по сравнению с созданием с нуля

Решение 2: Централизованное vs распределённое логирование

• Выбор: Централизованный ELK-стек со структурированным логированием
• Обоснование: Отладка ИИ требует корреляции между несколькими вызовами провайдеров
• Влияние: Сокращение времени отладки в среднем с 2 часов до 20 минут

Решение 3: Отслеживание затрат в реальном времени vs пакетное

• Выбор: Отслеживание затрат в реальном времени с почасовой агрегацией
• Обоснование: Затраты на ИИ могут быстро расти, требуя немедленной видимости
• Влияние: Предотвращение перерасхода на $15K в первый месяц

Этапы реализации

Этап 1: Фундамент инфраструктуры (2 недели)

• Настройка кластеров AWS ECS и сетевых компонентов
• Внедрение централизованного логирования и мониторинга
• Создание CI/CD-пайплайнов с автоматизированным тестированием
• Организация сред разработки и тестирования

Этап 2: Разработка AI Gateway (3 недели)

• Создание слоя абстракции провайдеров
• Реализация логики маршрутизации с переходом на резервные провайдеры
• Разделение сред экспериментов и промышленной эксплуатации
• Добавление всестороннего логирования и сбора метрик

Этап 3: Продвинутые функции (2 недели)

• Внедрение фреймворка A/B-тестирования для моделей и промптов
• Добавление отслеживания затрат в реальном времени и оповещений
• Создание дашборда отладки для инженерной команды
• Оптимизация производительности и нагрузочное тестирование

Этап 4: Развёртывание в промышленную эксплуатацию (1 неделя)

• Постепенное развёртывание с мониторингом
• Обучение команды и документация
• Передача и передача знаний

Задачи и решения

Задача 1: Ограничение по количеству запросов к API провайдеров

• Влияние: Частые ошибки 429, вызывающие задержки для пользователей
• Решение: Реализация интеллектуального ограничения количества запросов с экспоненциальным откатом и ротацией провайдеров
• Результат: Сокращение ошибок ограничения на 95%

Задача 2: Защита от инъекций в промпты

• Влияние: Уязвимость безопасности в пользовательских промптах
• Решение: Создание пайплайна санитизации промптов с фильтрацией контента на базе LLM
• Результат: Ноль инцидентов безопасности при сохранении функциональности

Задача 3: Нестабильность производительности моделей

• Влияние: Переменное качество ответов, влияющее на пользовательский опыт
• Решение: Внедрение автоматической оценки качества с механизмами резервирования
• Результат: Улучшение стабильности качества ответов на 40%

Результаты и метрики

Количественные результаты

Бизнес-влияние

• Ускорение выхода на рынок: Сокращение времени развёртывания функций позволило быстрее реагировать на рыночные изменения
• Оптимизация затрат: Умная маршрутизация провайдеров сократила затраты на инфраструктуру на 27%
• Производительность команды: Инженерная команда смогла сосредоточиться на разработке функций продукта, а не на инфраструктуре
• Удовлетворённость клиентов: Повышение надёжности системы увеличило удержание пользователей на 15%

Операционные улучшения

• Частота развёртываний: Увеличение с еженедельных до ежедневных развёртываний
• Среднее время восстановления: Сокращение с 45 до 5 минут
• Скорость экспериментов: Команда могла тестировать в 5 раз больше конфигураций ИИ в неделю

Отзыв клиента

“Webomage превратила нашу инфраструктуру ИИ из лоскутного одеяла экспериментов в платформу, готовую к промышленной эксплуатации. Сокращение времени отладки само по себе сэкономило нам бесчисленные инженерные часы, а оптимизация затрат окупила проект уже в первый месяц. Самое главное — теперь мы можем быстро экспериментировать, не опасаясь нарушить работу промышленной среды.”

— Сара Чен, CTO, [Поддержанный YC стартап в сфере ИИ]

Извлечённые уроки

Что сработало хорошо

• Абстракция провайдеров: Создание единого интерфейса на раннем этапе предотвратило привязку к конкретному вендору и позволило легко переключаться между провайдерами
• Наблюдаемость в первую очередь: Внедрение всестороннего логирования и мониторинга с первого дня было критически важно для быстрой отладки
• Разделение сред: Чёткое разделение между средами экспериментов и промышленной эксплуатации предотвратило конфликты при развёртывании

Что мы сделали бы иначе

• Тестирование безопасности: Стоило бы внедрить тестирование безопасности на более раннем этапе
• Базовые показатели производительности: Установили бы бенчмарки производительности раньше, чтобы точнее измерять улучшения
• Обучение команды: Более ранние сессии обучения ускорили бы передачу знаний

Обобщаемые шаблоны

• Шаблоны инфраструктуры ИИ: Шаблоны маршрутизации провайдеров и наблюдаемости применимы в других проектах ИИ
• Отслеживание затрат: Мониторинг затрат в реальном времени необходим для проектов инфраструктуры ИИ
• Стратегии отладки: Структурированное логирование и корреляционные идентификаторы критически важны для распределённых систем ИИ

Соответствующие возможности

• Интеграция LLM от нескольких провайдеров и интеллектуальная маршрутизация
• Оркестрация ИИ/LLM с использованием LangChain и кастомных фреймворков
• Готовые к промышленной эксплуатации CI/CD для сервисов ИИ с автоматическим откатом
• Расширенная наблюдаемость и отладка для систем с высокой нагрузкой ИИ
• Стратегии оптимизации затрат и управления провайдерами
• Реализация безопасности для приложений ИИ и предотвращение инъекций в промпты

Связанные ресурсы

• Кейс: Анализ голосовых данных длительных психиатрических сессий

➡️ Работаете над чем-то подобным? Начните обсуждение{:data-analytics-cta=“case_study_contact”} или ознакомьтесь с другими кейсами.