Официальные материалы и воспроизводимые схемы

Архитектуры ИИ в рабочей среде

15 материалов опираются на официальные источники; остальные явно помечены как редакционные архитектуры для типовых задач.

Архитектуры ИИ в рабочей среде
Все 43Наблюдаемость 4Облачная платформа 3обслуживание моделей 2AI-ассистента поддержки 1Air-gapped среды 1Batch выполнение модели 1E-commerce рекомендаций 1Edge выполнение модели 1High-нагрузка API 1Real-time выполнение модели 1Агента с инструментами 1Аналитического copilot 1Банковского помощника 1Безопасность 1Генерации контента 1Гибридного облака 1Голосового ассистента 1жизненный цикл 1Закрытого контура 1Инфраструктура 1Качество RAG 1Качество и безопасность 1Классификации обращений 1Контакт-центра 1Корпоративного RAG 1Локальной LLM 1Медицинского ассистента 1Модерации 1Мультимодельного шлюз 1мультитенантный ИИ 1Обработки закупочной документации 1Образовательного тьютора 1Платформа 1Платформы экспериментов 1Поиска по документам 1функции ИИ SaaS 1Юридического помощника 1
Инфраструктура · официальный источник

KServe: LLM обслуживание моделей через InferenceService

Официальный материал KServe показывает технический подход к задаче «LLM обслуживание моделей через InferenceService» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

Kubernetes + KServe + vLLMИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Наблюдаемость · официальный источник

Arize Phoenix: Open-source наблюдаемость и оценки качества

Официальный материал Arize Phoenix показывает технический подход к задаче «Open-source наблюдаемость и оценки качества» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

PhoenixИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
обслуживание моделей · официальный источник

vLLM: Масштабируемый выполнение модели LLM

Официальный материал vLLM показывает технический подход к задаче «Масштабируемый выполнение модели LLM» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

vLLMИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Качество RAG · официальный источник

Ragas: оценка качества RAG в рабочей среде

Официальный материал Ragas показывает технический подход к задаче «оценка качества RAG в рабочей среде» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

RagasИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Качество и безопасность · официальный источник

Promptfoo: оценка качества и тестирование атаками

Официальный материал Promptfoo показывает технический подход к задаче «оценка качества и тестирование атаками» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

PromptfooИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Платформа · официальный источник

BentoML: Развёртывание сервисов ИИ

Официальный материал BentoML показывает технический подход к задаче «Развёртывание сервисов ИИ» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

BentoMLИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Наблюдаемость · официальный источник

Langfuse: Трейсинг и оценка качества LLM-приложений

Официальный материал Langfuse показывает технический подход к задаче «Трейсинг и оценка качества LLM-приложений» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

LangfuseИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
жизненный цикл · официальный источник

MLflow: Управление GenAI-приложениями и оценка качества

Официальный материал MLflow показывает технический подход к задаче «Управление GenAI-приложениями и оценка качества» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

MLflowИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
обслуживание моделей · официальный источник

Hugging Face: эксплуатация обслуживание моделей через TGI

Официальный материал Hugging Face показывает технический подход к задаче «эксплуатация обслуживание моделей через TGI» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

Text Generation выполнение моделиИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
AI-ассистента поддержки · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для AI-ассистента поддержки: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура AI-ассистента поддержки: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Агента с инструментами · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для агента с инструментами: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура агента с инструментами: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Генерации контента · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для генерации контента: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура генерации контента: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Голосового ассистента · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для голосового ассистента: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура голосового ассистента: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Корпоративного RAG · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для корпоративного RAG: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура корпоративного RAG: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Локальной LLM · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для локальной LLM: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура локальной LLM: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Модерации · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для модерации: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура модерации: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Мультимодельного шлюз · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для мультимодельного шлюз: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура мультимодельного шлюз: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Поиска по документам · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для поиска по документам: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура поиска по документам: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
функции ИИ SaaS · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для функции ИИ SaaS: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура функции ИИ SaaS: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Наблюдаемость · официальный источник

Datadog: LLM наблюдаемость

Официальный материал Datadog показывает технический подход к задаче «LLM наблюдаемость» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

DatadogИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Наблюдаемость · официальный источник

OpenTelemetry: Единая телеметрия сервиса ИИ

Официальный материал OpenTelemetry показывает технический подход к задаче «Единая телеметрия сервиса ИИ» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

OpenTelemetryИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Облачная платформа · официальный источник

Microsoft: жизненный цикл GenAI в Microsoft Foundry

Официальный материал Microsoft показывает технический подход к задаче «жизненный цикл GenAI в Microsoft Foundry» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

Microsoft FoundryИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Безопасность · официальный источник

NVIDIA: защитные ограничения для LLM-приложений

Официальный материал NVIDIA показывает технический подход к задаче «защитные ограничения для LLM-приложений» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

NeMo защитные ограниченияИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Облачная платформа · официальный источник

Google Cloud: ИИ в рабочей среде в Vertex AI

Официальный материал Google Cloud показывает технический подход к задаче «ИИ в рабочей среде в Vertex AI» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

Vertex AIИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Облачная платформа · официальный источник

AWS: эксплуатация GenAI в Amazon Bedrock

Официальный материал AWS показывает технический подход к задаче «эксплуатация GenAI в Amazon Bedrock» и помогает собрать собственный проверяемый рабочем контуре.

Amazon BedrockИсточник подтверждает доступность технического подхода; бизнес-эффект и производительность нельзя переносить без собственного теста.
Стек и выводы →
Air-gapped среды · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для air-gapped среды: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура air-gapped среды: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Batch выполнение модели · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для batch выполнение модели: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура batch выполнение модели: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
E-commerce рекомендаций · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для e-commerce рекомендаций: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура e-commerce рекомендаций: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Edge выполнение модели · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для edge выполнение модели: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура edge выполнение модели: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
High-нагрузка API · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для high-нагрузка API: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура high-нагрузка API: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Real-time выполнение модели · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для real-time выполнение модели: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура real-time выполнение модели: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Аналитического copilot · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для аналитического copilot: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура аналитического copilot: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Банковского помощника · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для банковского помощника: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура банковского помощника: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Гибридного облака · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для гибридного облака: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура гибридного облака: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Закрытого контура · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для закрытого контура: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура закрытого контура: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Классификации обращений · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для классификации обращений: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура классификации обращений: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Контакт-центра · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для контакт-центра: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура контакт-центра: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Медицинского ассистента · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для медицинского ассистента: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура медицинского ассистента: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
мультитенантный ИИ · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для мультитенантный ИИ: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура мультитенантный ИИ: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Обработки закупочной документации · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для обработки закупочной документации: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура обработки закупочной документации: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Образовательного тьютора · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для образовательного тьютора: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура образовательного тьютора: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Платформы экспериментов · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для платформы экспериментов: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура платформы экспериментов: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →
Юридического помощника · редакционная схема

Редакционная архитектура Inter Academy: ИИ в рабочей среде для юридического помощника: схема, SLO и readiness

Типовая архитектура юридического помощника: поток запроса, модель и поиск контекста, контроль качества, безопасность, телеметрия, SLO, резервный сценарий и эксплуатация.

шлюз + модель/RAG + оценки качества + наблюдаемостьГотовность подтверждается контроль качества, нагрузочным тестом, SLO, безопасность аудит, канареечный выпуск, откат drill и назначенным дежурство.
Стек и выводы →