LLM inference, RAG i API modeli blisko danych firmy

Architektura prywatnego inference LLM, RAG, embeddingów, cache i API na infrastrukturze DataHouse.

LLM/RAG platform

LLM inference, RAG i API modeli blisko danych firmy

Największy koszt AI często nie leży w samym modelu, tylko w źle zaprojektowanym przepływie danych: indeksach, embeddingach, cache, kolejkach, autoryzacji, monitoring i braku planu fallback.

Krótka odpowiedź

Największy koszt AI często nie leży w samym modelu, tylko w źle zaprojektowanym przepływie danych: indeksach, embeddingach, cache, kolejkach, autoryzacji, monitoring i braku planu fallback.

RAG jako warstwa danych

RAG wymaga źródeł, indeksów, wersjonowania dokumentów, kontroli dostępu i odpowiedzi z cytowaniem źródeł. Sama karta GPU nie rozwiązuje jakości wiedzy.

Inference i opóźnienie

Endpoint LLM trzeba mierzyć: czas pierwszego tokenu, tokeny na sekundę, kolejkę, timeouty, koszt zapytań i zachowanie po błędzie modelu.

GPU, CPU czy API

Nie każde zapytanie wymaga GPU. Część zadań lepiej robić przez API modelu, część na CPU, a GPU zostawić do ciężkiego inference lub batch.

Bezpieczeństwo i logi

Prywatne API modeli wymaga logów, limitów, filtrowania danych, ról dostępu, retencji i jasnej decyzji, które dane mogą trafić do modelu.

Praktyczna checklista

  1. Zdefiniuj pytania, źródła wiedzy, dokumenty, role dostępu i wymagane cytowanie źródeł.
  2. Wybierz model: API, model lokalny, mini-model SPARC, CPU, GPU albo architektura hybrydowa.
  3. Zaprojektuj indeksy, embeddingi, cache, kolejki, limity zapytań i metryki kosztu.
  4. Oddziel warstwę AI od produkcyjnej bazy i przygotuj tryb awaryjny bez modelu.
  5. Testuj jakość odpowiedzi, halucynacje, opóźnienie, dostęp do danych i bezpieczeństwo logów.

Najczęstsze pytania

Czy RAG zawsze wymaga GPU?

Nie. Indeksowanie i mniejsze zapytania często działają na CPU lub przez API. GPU jest potrzebne przy ciężkim inference albo większej skali.

Czy można trzymać dane w Polsce?

Tak, projekt można oprzeć o infrastrukturę DataHouse i ograniczyć przepływ danych zgodnie z wymaganiami klienta.

Co mierzyć w LLM inference?

Opóźnienie, tokeny na sekundę, kolejki, błędy, koszt zapytań, użycie GPU/CPU, jakość odpowiedzi i źródła.