Архитектура веб-сайтов на основе больших языковых моделей: Модульная структура и выбор технологий
Исследование модульной архитектуры для создания гибких и масштабируемых веб-сайтов с использованием больших языковых моделей (LLM)
Ключевые идеи статьи
СУБД для контента
Выбор между SQL и NoSQL базами данных с учетом масштабируемости и типов контента
LLM для генерации
Использование API и подходов RAG для эффективной работы с LLM
Персонализация
Интеграция пользовательских профилей и метрики эффективности
Модуль управления контентом (Content Management Module)
Выбор СУБД: Реляционные vs NoSQL
Реляционные базы данных (SQL)
- Структурированность данных
- ACID-транзакции
- Мощные запросы
- Сложное масштабирование
NoSQL базы данных
- Гибкость схемы
- Легкое масштабирование
- Высокая производительность
- Ограниченные запросы
Рекомендация
Для гибкости и масштабируемости начните с документоориентированной базы данных (MongoDB) и дополнительных решений для кэширования и медиафайлов.
MongoDB
Redis
S3 Storage
Модуль генерации контента (Content Generation Module)
LLM-Предложения
-
GPT-4 - высокая производительность и универсальность
-
Claude - безопасные и естественные тексты
-
Llama - локальное развертывание и контроль
Стратегии обучения
-
Prompt Engineering - эффективный и быстрый подход
-
Fine-Tuning - глубокая кастомизация
-
RAG - контекстуальная генерация
Практические шаги
API использование
GPT-4, Claude через API
Шаблонные запросы
Промпты для задач
Валидация
Человеческая проверка