Искусственный интеллект проникает в разные отрасли, и инженерия здесь не исключение.
За последние два года разработчики создавали инструменты на базе больших языковых моделей вместе со специалистами в области процессов, надежности, кибербезопасности и других направлений. Эти эксперты ежедневно работают с логами, спецификациями, схемами и отчетами, занимаясь диагностикой неисправностей, анализом режимов отказов, планированием тестов и проверкой соответствия нормам.
Потенциал таких моделей впечатляет: благодаря обширным знаниям, полученным на этапе предобучения, они могут рассуждать как профессионалы, ускоряя рутинные операции по поиску шаблонов и освобождая специалистов для более сложных задач.
На деле все сложнее. Простое добавление чата редко приводит к полезным инструментам для инженеров. Между эффектной демонстрацией и надежной системой, которой можно доверять, остается большой разрыв.
Успех зависит от правильной постановки задачи, организации процесса работы и встраивания в повседневную среду инженеров.
В этой статье собраны десять выводов из реальных проектов. Это не строгий список, а заметки из практики. Они помогут избежать ошибок при разработке решений на базе LLM для специалистов в узких областях.
Выводы разделены на три этапа, соответствующие типичным фазам проекта с LLM:
- До начала: правильно сформулировать задачу и настроить ожидания.
- В процессе: спроектировать четкие процессы и добавить структуру на всех уровнях.
- После завершения: интегрировать в рабочую среду и проверить на реальных примерах.
Теперь перейдем к деталям.
Этап 1: До начала работы
Действия до написания первого кода определяют, взлетит проект или нет.
Если выбрать неподходящую задачу или не задать верные ожидания, даже идеальная реализация не получит распространения.
Далее – ключевые рекомендации по закладке основ.
Урок 1: Не все задачи подходят для LLM
При рассмотрении нового сценария от инженеров всегда стоит бороться с желанием сразу применять LLM и подумать: можно ли решить проблему без них?
Для основной логики рассуждений, которую планируют автоматизировать, есть минимум три подхода:
- Правила и аналитические методы.
- Машинное обучение на данных.
- LLM.
Правила и аналитика дешевы, прозрачны и просты в проверке, но могут быть жесткими в сложных ситуациях.
Классические модели ML, такие как регрессия или классификация, дают быстрые, надежные и масштабируемые результаты, но требуют исторических данных с метками для обучения шаблонам.
LLM лучше всего справляются с пониманием, синтезом или генерацией текста из неструктурированных источников – например, просмотр 50 отчетов о происшествиях для выделения релевантных или преобразование логов в помеченные события. Однако они дорогие, медленные и не всегда предсказуемые.
Перед выбором LLM для задачи задайте вопросы:
- Можно ли решить 80% проблемы правилами, аналитикой или классическим ML? Если да, начните с этого, LLM можно добавить позже.
- Нужны ли точные, воспроизводимые числовые результаты? Тогда оставьте вычисления в аналитическом коде или ML, а LLM используйте для объяснений или контекста.
- Будет ли человек проверять вывод? Если нет, LLM может не подойти из-за отсутствия гарантий.
- На нужной скорости и объеме вызовы LLM не окажутся слишком дорогими или медленными? Для тысяч строк логов или оповещений в минуту чистый LLM быстро упрется в лимиты по стоимости и задержкам.
Если ответы в основном отрицательные, задача подходит для экспериментов с LLM.
Урок 2: Сформируйте правильный подход с самого начала
Убедившись, что LLM подходят для сценария, важно согласовать взгляд на проект со специалистами.
Ключевой момент – позиционирование инструмента. Эффективный подход: LLM предназначены для усиления, а не полной автоматизации. Они ускоряют анализ, сортировку и исследование, но решение остается за экспертами.
Это различие существенно.
При позиционировании как усилителя инженеры с энтузиазмом включаются, видя пользу для ускорения рутины.
Если инструмент воспринимается как угроза роли или независимости, поддержка будет минимальной.
Для разработчиков такой подход снижает стресс: ошибки LLM обсуждаются как неточные подсказки, дающие идеи, а не полные провалы.
При создании LLM-инструментов для экспертов подчеркивайте:
- LLM – как junior-помощники: быстрые, круглосуточные, но неидеальные.
- Эксперты – проверяющие и решаютцы: опытные, осторожные, ответственные.
С таким взглядом инженеры оценивают решение по принципу "помогает ли это мне?", а не "заменит ли оно меня?". Это укрепляет доверие и способствует внедрению.
Урок 3: Совместно проектируйте с экспертами и уточните, что значит "лучше"
Согласовав пригодность LLM и фокус на усилении, следующий шаг – понять:
Что именно значит улучшение для этой задачи?
Для глубокого понимания вовлекайте экспертов в дизайн на раннем этапе.
Проведите время с ними: разберите текущий процесс решения, отметьте используемые инструменты и документы. Уточните болевые точки, что можно приблизить, а какие ошибки недопустимы.
Результат таких обсуждений – общая формулировка улучшений на языке экспертов. Это метрики вроде сэкономленного времени на сортировку, снижения ложных срабатываний или пропуска ручных шагов.
С метриками появляется базовый уровень – время текущего ручного процесса – для сравнения.
Психологический эффект тоже важен: раннее вовлечение показывает интерес к их миру, что строит доверие.
Этап 2: В процессе разработки
С подготовкой можно приступать к созданию. Интересная часть!
Чтобы труд окупился доверием и использованием, нужны верные решения. Рассмотрим их.
Урок 4: Это копилот, а не автопилот
Частое искушение – сделать систему полностью автономной. Разработчику трудно устоять перед AI, дающим ответ одним кликом.
Реальность скромнее, но эффективнее. Автопилот редко работает с инженерами, привыкшими понимать логику и риски.
Если LLM все делает в фоне и выдает только итог, возникают проблемы:
- Инженеры не доверяют результатам без видимости пути.
- Они не могут поправить очевидные ошибки.
Лучше проектировать с точками контроля, где эксперты влияют на LLM. Например, вместо авто-классфикации 500 оповещений и создания тикетов, сначала сгруппировать в 5 потоков инцидентов, показать обоснование и ключевые логи, позволить слить или разделить. После одобрения LLM генерирует черновики тикетов.
Это усложняет интерфейс: нужны механизмы ввода, отображение промежуточных шагов. Но результат – доверие и использование, так как контроль остается у пользователей.
Урок 5: Сначала процессы, роли и данные, потом фреймворки
На этапе реализации разработчики часто спрашивают первыми:
Какой фреймворк для LLM-приложений выбрать? LangGraph? CrewAI? AutoGen?
Это логично: фреймворков много, выбор кажется ключевым. Но для прототипов с инженерами начинать стоит не с них.
В первых версиях хватит базовых вызовов вроде from openai import OpenAI или from google import genai (или других провайдеров).
Почему? Главный вопрос сейчас – помогает ли LLM в этой задаче? Нужно проверить быстро.
Фокусируйтесь на трех аспектах вместо фреймворков:
- Дизайн пайплайна: как разбить задачу на шаги?
- Дизайн ролей: как инструктировать LLM на каждом шаге?
- Дизайн потока данных и контекста: что входит и выходит на этапах?
Если каждый вызов LLM – как чистая функция: вход → рассуждение LLM → выход, их можно связать обычным кодом: if/else, циклы, повторы.
Для инструментов: LLM выводит имя функции и параметры, код выполняет и возвращает результат в следующий вызов.
Фреймворки не нужны для описания пайплайна.
Фреймворки полезны в продакшене для мониторинга, параллелизма, состояний. Но на старте простота ускоряет итерации с экспертами.
После проверки миграция на фреймворк проста. Это lean-подход.
Урок 6: Сначала процессы, потом агенты
Сейчас много говорят о процессах против агентов. Все подчеркивают создание агентов, а не фиксированных процессов.
Разработчикам легко поддаться:
Да, нужно автономных агентов, которые сами разберутся!
Нет.
На бумаге агенты привлекательны, но в инженерии хорошо организованный процесс с доменной логикой решает большинство задач с меньшей случайностью.
Инженеры уже следуют определенным процессам. Лучше перевести доменные знания в детерминированный многоэтапный процесс, чем заставлять агентов открывать заново. Преимущества:
- Процессы проще отлаживать: видно, где сбой.
- Эксперты понимают, так как это соответствует их мышлению.
- Легко добавлять отзывы человека: пауза, ввод, возобновление.
- Стабильное поведение: похожие входы дают похожие выходы, что критично для инженерии.
Агенты не бесполезны, но начинайте с детерминированного процесса, закодированного знаниями, и проверяйте с экспертами. Добавляйте агентность при необходимости.
Звучит скучно, но цель – предсказуемые решения с бизнес-ценностью, а не шоу с агентами.
Урок 7: Структурируйте все возможное – входы, выходы, знания
LLM часто видят как обработчики свободного текста, так что инстинкт – закинуть отчеты и логи и попросить рассуждать.
Нет.
В инженерии это упускает потенциал. LLM работают лучше со структурированными входами и выходами.
Инженерные данные часто полуструктурированы. Вместо сырых документов извлекайте ключевую информацию. Для отчетов о происшествиях – в JSON:
{ "incident_id": "...", "equipment": "...", "symptoms": ["..."], "start_time": "...", "end_time": "...", "suspected_causes": ["..."], "mitigations": ["..."] }Структуризация – через regex, скрипты или отдельный LLM для нормализации в схему.
Так основным LLM дают чистый обзор. Плюс – можно требовать ссылки на факты в выводах, упрощая отладку.
В RAG ищите по структуре, а не сырому: точнее и надежнее.
На выходе структура обязательна для пайплайна. Вместо "Объясни, что произошло и что дальше" – "Заполни JSON анализом":
Заполни эту JSON-схему своим анализом.
{ "likely_causes": [ {"name": "...", "confidence": "low|medium|high", "evidence_ids": ["..."] } ], "recommended_next_steps": [ {"description": "...", "priority": 1} ], "summary": "short free-text summary for the human" }Определяйте как Pydantic-модель, используйте Structured Output для соответствия.
Раньше LLM казались "текст в, текст из", теперь – "структура в, структура из", особенно в инженерии для точности.
Урок 8: Не забывайте про аналитический ИИ
Фокус на LLM, но помните урок 1: LLM – не единственный инструмент. Есть классическая аналитика.
В инженерии аналитические ML давно применяют для аномалий, прогнозирования, кластеризации, классификации.
Они ценны и часто берут основную нагрузку.
Для решения подойдет гибрид: аналитика для шаблонов и детекции, LLM сверху для рассуждений, объяснений, рекомендаций.
Например, для тысяч инцидентов в неделю: кластеризуйте классическими алгоритмами, посчитайте статистики. Затем LLM метит паттерны, описывает и предлагает проверки. Инженеры корректируют.
Почему важно? Аналитика дает скорость, надежность, точность на структуре, детерминирована, масштабируема, без галлюцинаций. LLM сильны в синтезе, контексте, общении. Используйте по сильным сторонам.
Этап 3: После создания
Система работает технически. Теперь – внедрение, самое сложное. Неиспользуемый инструмент бесполезен.
Два финальных урока по интеграции и оценке: чтобы система прижилась и заслужила доверие доказательствами.
Урок 9: Интегрируйте в реальную среду инженеров
Отдельный интерфейс вроде веб-приложения или ноутбука хорош для тестов, но для внедрения думайте о месте.
Инженеры используют набор инструментов ежедневно. Если LLM – еще один чат с логином, он не войдет в рутину: попробуют пару раз, вернутся к привычному.
Как решить?
Где в текущем процессе это применят и как оно там выглядело бы?
Сильная интеграция – на уровне UI: встраивание в существующие инструменты. В лог-вьюере добавить панель с кнопками "суммировать события" или "предложить диагностику". LLM работает без нарушения потока.
Предупреждение: нужно согласие владельцев инструмента, стройте связи рано.
Вместо общего чата – кнопки с глаголами: суммировать, сгруппировать, объяснить, сравнить. Чат оставьте для уточнений или отзывов после вывода.
Сделайте контекст динамичным: если известен инцидент или окно времени, передавайте в LLM автоматически. Не заставляйте копировать.
Хорошая интеграция снижает барьер, облегчает отзывы в реальных условиях.
Урок 10: Оценка, оценка, оценка
После первой версии работа не кончается – начинается оценка.
Два аспекта:
- Сделать систему прозрачной для инспекции.
- Проводить сессии с экспертами на реальных кейсах.
Сначала – прозрачность. Не только итог, а детали: что смотрели, шаги, уверенность.
- Что смотрели: доказательства для LLM. Всегда требуйте ссылок на логи, ID, разделы спецификаций. Структурированные входы (урок 7) помогают верифицировать.
- Шаги: трассировка рассуждений. Показывайте ключевые промежуточные выходы. В многошаговых процессах (уроки 5,6) это отдельные вызовы, структурированные (7) – легко отобразить.
- Уверенность: уровень (low/medium/high) с обоснованием. Получается: "LLM сказал A на основе B и C, средняя уверенность из-за D и E". Инженеры комфортнее, это строит доверие.
Второе – оценка с экспертами на реалах. После прозрачности – сессии.
Как user testing: выберите кейсы – типичные, крайние, исторические с исходами. Прогоняйте вместе, просите думать вслух: ожидания, точность сумм, разумность шагов, поддержка доказательств. Отмечайте сэкономленное время, сбои, пропуски.
После сессий свяжите с "лучше" из урока 3. Не обязательно количественно, но сравнения before/after дадут основу для итераций.
Заключение
Обзор десяти уроков: какие общие мотивы?
Во-первых, уважайте экспертизу. Исходите из реальной работы инженеров, изучайте боли и желания. Позиционируйте инструмент как помощника, оставляйте контроль экспертам.
Во-вторых, стройте систему как инженер. Начинайте с простых SDK, детерминированных процессов, структурированных данных, комбинируйте с аналитикой. LLM – часть системы, не вся.
В-третьих, внедрение – начало, не конец. С первой версией начинайте диалог: разбирайте кейсы, собирайте отзывы, улучшайте.
Это текущие наблюдения из практики с LLM для инженеров, не единственный путь. Но они помогли, надеюсь, дадут идеи.