Команда разработки получает требование внедрить семантический поиск или RAG-систему в существующее приложение. При этом нужно сохранить текущую архитектуру, не усложнять deployment и не увеличивать операционные расходы. Знакомая дилемма для многих enterprise проектов: как добавить AI-возможности, не ломая то, что уже работает?

Проблема в том, что современные AI-приложения работают с принципиально новым типом данных. Тексты, изображения, даже программный код преобразуются в числовые векторы фиксированной размерности через embedding модели. Эти векторы нужно где-то хранить и по ним искать похожие объекты, используя математические метрики расстояний.

Индустрия предлагает три основных подхода к работе с векторными данными, каждый со своими архитектурными компромиссами.

Прикладные системы сталкиваются с ограничениями языковых моделей при работе с внутренними данными компании. Модели обучены на общедоступной информации до определенной даты, что создает разрыв между их знаниями и актуальной enterprise информацией. Переобучение модели на внутренних данных требует значительных ресурсов и экспертизы в машинном обучении.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает эту проблему архитектурным подходом: вместо изменения самой модели система извлекает релевантные документы из enterprise базы знаний и предоставляет их инференс-сервису в качестве контекста для генерации ответа. Такая архитектура позволяет использовать готовые модели с актуальными данными компании без необходимости их переобучения.

RAG представляет гибридный подход, комбинирующий возможности поиска по документам (retrieval) с генеративными способностями языковых моделей (generation). В статье рассмотрим архитектуру RAG-системы, паттерны корпоративной интеграции и практические рекомендации по реализации.

Виртуальные потоки (Virtual Threads) - одно из самых значимых нововведений в Java 21, появившееся в рамках Project Loom. Это принципиально новый подход к управлению конкурентностью, который существенно упрощает разработку масштабируемых приложений.

До появления виртуальных потоков Java использовала модель 1 к 1 - каждый Thread напрямую соответствовал потоку операционной системы. Это создавало серьезные ограничения: создание тысяч потоков быстро исчерпывало ресурсы системы, вынуждая разработчиков использовать сложные асинхронные решения.

Виртуальные потоки нацелены поменять правила игры. Заявляется, что теперь можно создавать миллионы легковесных потоков без существенных накладных расходов, сохраняя при этом привычный синхронный стиль программирования. Все ли так просто и очевидно? Рассмотрим чуть подробнее.

После понимания архитектурных принципов инференс-сервисов встает вопрос их практического внедрения в production. Переход от концептуального понимания к работающей системе требует решения операционных задач: проектирования API, выбора стратегий масштабирования, настройки мониторинга и обеспечения надежности.

Основные вызовы для инференс-сервисов: производительность, масштабирование и интеграция. В отличие от традиционных бизнес-сервисов, здесь нужно учитывать специфику GPU нагрузок, высокую стоимость вычислений и непредсказуемые паттерны использования.

Когда вы отправляете запрос в ChatGPT, задаете вопрос корпоративному ассистенту или загружаете документ для анализа через AI-платформу, за кулисами работает инференс-сервис. Он обрабатывает ваш текстовый запрос через языковую модель и возвращает сгенерированный ответ. Этот процесс обычно кажется мгновенным, но требует решения нескольких критических инженерных задач.

Совсем недавно запуск использования AI-модели в production был задачей для энтузиастов. Сейчас это уже становится стандартной частью корпоративной архитектуры. Но инструменты и подходы не всегда успевают за скоростью внедрения - есть немало команд, которые все еще пытаются строить mission-critical AI-сервисы по принципу “а вдруг заработает”.

За простой схемой “запрос → ответ” скрывается сложная инфраструктура: управление памятью GPU, оптимизация вычислений, batching запросов и load balancing между репликами. Инференс-сервис изолирует эту сложность от клиентских приложений, предоставляя стабильный интерфейс для взаимодействия с моделями.