Большинство людей видят только фронтенд ИИ

Большинство людей видят только фронтенд ИИ.

Мало кто понимает, какой айсберг скрывается под ним.

Именно это делает полный стек агентного ИИ (Agentic AI) таким захватывающим: это скрытая архитектура, которая превращает простого чат-бота в систему, способную рассуждать и обладающую памятью.

Вот как работают уровни этого стека сверху вниз:

1. Фронтенд (Пользовательский интерфейс)
Создается с помощью таких фреймворков, как Azure App Service, React, Next.js или Streamlit.
Это место взаимодействия пользователей — видимая вершина айсберга.

2. Прием документов (Document Ingestion)
Точка входа для ваших данных. Такие инструменты, как Microsoft Fabric, Azure AI OCR (распознавание текста), LangChain и Apache Tika, анализируют и структурируют сырые документы.

3. Разделение на фрагменты и предобработка (Chunking & Preprocessing)
Перед подачей данных в ИИ они очищаются, токенизируются и разбиваются на фрагменты (чанки) с использованием таких инструментов, как spaCy, LangChain или Hugging Face.

4. Эмбеддинги (Векторные представления)
Текст преобразуется в числовые векторы — формат, который могут «понять» языковые модели (LLM).
За этот уровень отвечают такие платформы, как Azure OpenAI, OpenAI и Cohere.

5. Векторная база данных (Vector Database)
Хранит эмбеддинги для последующего поиска. К ним относятся Azure AI Search, Cosmos DB, PostgreSQL, FAISS или Milvus.

6. Уровень извлечения (Retrieval Layer)
При поступлении запроса этот уровень извлекает соответствующий контекст из векторной базы данных с помощью LangChain, LlamaIndex или Haystack.

7. Инженерия промптов (Prompt Engineering)
Объединяет извлеченный контекст с запросом пользователя для формирования осмысленного промпта (подсказки). Такие инструменты, как Promptify, LangChain и DSPy, тонко настраивают то, как ИИ интерпретирует инструкции.

8. LLM (Большая языковая модель)
В самом сердце системы такие модели, как Azure OpenAI, LLaMA или Mistral, генерируют логические цепочки, аналитику или творческие ответы.

9. Наблюдаемость и оценка (Observability & Evaluation)
Мониторинг с помощью Azure Foundry, OpenTelemetry или Grafana гарантирует правильную и безопасную работу системы.

10. Инфраструктура / Развертывание (Infrastructure / Deployment)
Всё это работает на масштабируемых платформах — Azure Container Apps, AKS, Docker или Kubernetes, — обеспечивая бесперебойную работу ИИ-сервисов в режиме реального времени.