AI-ready Data Platform: подготовка инфраструктуры для LLM и агентных систем processed
Переход к использованию больших языковых моделей (LLM) и агентных систем требует от компаний не только внедрения новых алгоритмов, но и глубокой трансформации всей инфраструктуры данных. Традиционные data-платформы, ориентированные на BI и отчетность, не обеспечивают необходимой гибкости, скорости и качества данных для работы с генеративным AI, векторным поиском и интеллектуальными агентами. Поэтому возникает необходимость в построении AI-ready Data Platform - архитектуры, изначально спроектированной для поддержки современных AI-нагрузок.
В этом разделе рассматриваются принципы построения такой платформы: архитектура данных, управление качеством и метаданными, интеграция источников, использование векторных хранилищ и организация пайплайнов для обучения и инференса моделей. Особое внимание уделяется вопросам безопасности, наблюдаемости, MLOps/DataOps-практикам и архитектуре агентных систем. Такой системный подход позволяет подготовить инфраструктуру, способную поддерживать масштабируемые AI-решения - от пилотных сценариев до промышленного использования.
- Введение. AI-ready Data Platform: задача и контекст
- Терминология и базовые концепции
- Стратегия применения LLM и агентных систем в инфраструктуре данных
- Архитектурные принципы и теоретические основы корпоративной платформы данных
- Архитектура данных: слоистость, data mesh vs data lake и их сочетания
- Хранилища и слои: озеро данных, озеро знаний, хранилища моделей
- Каталоги данных, метаданные и lineage
- Управление качеством данных и подготовка наборов для LLM
- Интеграция источников данных: коннекторы, конвейеры, потоковая и пакетная обработка
- Безопасность и соответствие: доступ, приватность и защита данных в AI-ready Data Platform
- Стандарты и протоколы обмена данными: API, data contracts, схема эволюции
- Репозитории и управление версиями моделей и пайплайнов
- Векторные хранилища и инфраструктура для векторного поиска
- Архитектура хранения и обработки больших данных: выбор технологий
- Инфраструктура платформы: облако, локальная инфраструктура, гибрид
- Инфраструктура как код и управляемые среды
- Оркестрация, DataOps и MLOps
- Архитектура агентных систем: агенты, планы, взаимодействие
- Разработка и обучение моделей: пайплайны обучения и инференса
- Мониторинг, трассировка и наблюдаемость в AI-ready Data Platform
- Управление инцидентами, устойчивость и SRE подходы
- Эксплуатация и обслуживание: SLA, обновления, поддержка
- Роли и команды: структура ответственности и коммуникации
- Архитектурные паттерны для данных и ИИ
- Кейсы внедрения по отраслям: финансы, телеком, производство, здравоохранение
- Риски, приватность, этика и ответственность
- Стратегия внедрения и дорожная карта: MVP, пилоты, масштабирование
- Образовательные программы и развитие компетенций команд
- Метрики и KPI для AI-ready Data Platform
- Эволюция платформы: будущее и новые технологии
- Программирование, инструменты и экосистема: языки, SDK, фреймворки
- Практические лаборатории и пилотные проекты