Privāta LLM izvietošana: praktisks RAG uzņēmumiem

Privāta llm izvietošana ar atgūšanas papildināto ģenerāciju sniedz auditu veicamus, jomā precīzus atbildes, vienlaikus saglabājot datus jūsu perimetrā. Šis ceļvedis dod inženierijas un produktu komandām kompakti, praktiskus soļus no modeļa izvēles līdz drošam RAG caurulei, novērtēšanai un minimālajai ražošanas shēmai.

Izvēlieties modeli un iegultos datus ar ierobežojumiem

Izvēlieties modeli, kas atbilst jūsu latentuma, izmaksu un licences ierobežojumiem. Jaunākās atvērtā svara saraksti, piemēram, Leafy.dev un PocketLLM, rāda plašu spektru no maziem 7B modeļiem līdz 70B ģimenēm; mazākie modeļi samazina mitināšanas izmaksas un padara lokālo ietekmi praktisku, savukārt lielāki modeļi uzlabo domāšanu bez papildu pielāgojumiem. Izmantojiet to pašu piegādātāju vai L2 saderīgu iegulto modeli gan indeksēšanai, gan izpildei, lai izvairītos no vektoru novirzēm. Mēs novērojām, ka iepriekš aprēķinot iegultos datus statiskiem dokumentiem, tiek samazināts vaicājuma latentums apmēram par vienreizēja uz priekšu pagrieziena laiku un atvieglo atsauces uz atpakaļ.

Droši vektoru krātuves un privātuma tehnikas

Daudzām komandām ar mazākiem par 5 miljoniem vektoru, iebūvēts Postgres ar pgvector ir operacionāli vienkāršs standarts, savukārt pārvaldītie pakalpojumi, piemēram, Pinecone, Weaviate un Milvus, apmaina zemākas darbības pret augstākām izmaksām un specializētām funkcijām. Inductivee un Tensoria aplēses apspriež caurlaidību un izmaksu atšķirības 1M līdz 100M vektoru datu kopām un parāda, ka izvēle ir atkarīga no vektoru lieluma, QPS un vai jums ir nepieciešama multi-reģionu replikācija.

Šifrējiet vektorus uz glabāšanu un izmantojiet aploksnes šifrēšanu atslēgām. Ieviesiet stingru IAM vektoru krātuvē un pieprasiet mTLS visām pakalpojumu savienojumiem. Par draudu modelēšanu un red-team vadlīnijām, skatiet mūsu LLM drošības spēles grāmatu LLM drošības spēles grāmata. Ja jums nepieciešami formāli privātuma garantijas, apskatiet diferenciālās privātuma iespējas un drošu agregāciju mūsu apmācībā diferenciālās privātuma tehnikas.

Viens jautājums, ar ko mēs saskārāmies praksē, ir nepareizi konfigurēti pakalpojumu konti, kas atklāj vektoru metadatus. Uzskatiet metadatus par augstu jutīgumu un aizslēdziet tos aiz tādiem pašiem kontroles mehānismiem kā vektoriem.

Izmēriet atbilstību, halucināciju, latentumu un izmaksas

Izmantojiet atgūšanas metrikas, piemēram, Hit@k, MRR un NDCG, lai novērtētu atgūstamo un izmantojiet atsauces un bezatsauces novērtēšanas rāmjus, piemēram, RAGEval un RAGAS, lai novērtētu pabeigtību, halucināciju un neatbilstību. RAGEval un RAGAS piedāvā scenārijiem specifiskus testus nozares uzdevumiem un piedāvā automatizētas LLM-kā-tiesnesis pārbaudes skalu novērtēšanai. Uzraugiet trīs ražošanas signālus: atgūšanas precizitāti, atbilžu ticamību un gala latentumu. Praksē, paaugstinot atgūstamo atsauces biežumu, bieži vien efektīvāk samazina halucināciju nekā modeļa lieluma palielināšana.

Izvietošanas shēma privātai llm izvietošanai

Minimāla shēma: konteinerizēta modeļa apkalpošana aiz VPC, atsevišķs vektoru krātuves klasteris ar bloķētām tīkla ACL, autortiesību proxy, kas izsniedz īslaicīgas piekļuves atslēgas, un novērojamības kaudze, kas ieraksta atgūšanas identifikatorus ar atbildēm auditiem. Sāciet ar vienu reģionā mitinātu modeli latentuma prognozēšanai, pēc tam pievienojiet pāri reģionu replikāciju tikai, ja tas ir nepieciešams. Sagaidiet augstākas fiksētās izmaksas maziem izvietojumiem, bet labāku kontroli un privātumu.

Acīmredzamā pretenzija ir piegādātāju inovācijas. Cloud mitināti LLM pakalpojumi attīstīsies ātrāk, un tie var būt lētāki, kad jūs amortizējat inženieriju. Mans novērtējums: ilgstošiem smagiem vaicājumu apjomiem, kas pārsniedz dažus miljonus mēneša vaicājumu, pārvaldīta ietekme bieži uzvar kopējās izmaksu īpašumā. Tomēr regulētajiem datiem vai stingrām residency noteikumiem privāta izvietošana ir vienīgā dzīvotspējīgā iespēja.

Mēģiniet pats: divi zemāk redzamie pieprasījumi parāda, kā atklāt pamatu un noteikt neatbalstītus apgalvojumus.

Šis pieprasījums lūdz modeli atbildēt uz vaicājumu, izmantojot sniegto kontekstu, un uzskaitīt avota identifikatorus, kurus tas izmantoja. Sagaidiet kodolīgas atbildes un avota citātus.

Dati 1 [id=C1]: "..."
Dati 2 [id=C2]: "..."
Lietotāja jautājums: "Izskaidrojiet X un citējiet 3 atbalstošos fragmentus."

Šis pieprasījums lūdz modeli atzīmēt neatbalstītus apgalvojumus tā pašas atbildes. Sagaidiet īsu apgalvojumu sarakstu, kas atzīmēts ar jā vai nē par atbalstu un atbalstošo fragmenta identifikatoru, ja pieejams.

Jūs ģenerējāt šo atbildi. Katram teikumam atzīmējiet, vai tas ir pilnībā atbalstīts ar sniegtajiem kontekstu un norādiet atbalstošo konteksta identifikatoru vai atzīmējiet NEATBALSTĪTS. Atbilde: "..." Konteksti: C1, C2, C3

Mēs novērojām, ka mazi, atkārtojami eksperimenti ar atgūšanas parametriem atrod vislielāko uzlabojumu ticamībā. Saglabājiet novērtējumus atkārtojamu un ierakstiet atgūšanas identifikatorus kopā ar atbildēm saknes cēloņa analīzei.