Escolha uma carga de trabalho e veja a stack de Pods que ela costuma exigir, qual implantação se encaixa e quais categorias de modelo fazem parte dela.
Estes guias de arquitetura descrevem as responsabilidades da aplicação, os papéis dos modelos e os critérios de avaliação. São padrões de referência; seus dados, tráfego e requisitos de integração determinam a configuração final.
Um modelo de chat conduz o diálogo enquanto sua aplicação gerencia o histórico da sessão, a autenticação e as permissões de ferramentas. Limite o histórico retido e defina caminhos de escalonamento. Avalie a conclusão de tarefas, a latência até o primeiro token e o comportamento quando faltam informações.
Conecte uma base de conhecimento aprovada e envie apenas as informações do cliente necessárias para a tarefa. A criação de chamados e as alterações de conta exigem autorização no lado da aplicação. Meça respostas corretas, transferências para atendimento humano e aderência às políticas, não apenas o volume de conversas.
Sua aplicação divide os documentos em chunks e mantém as permissões de recuperação e um banco de dados vetorial. Os embeddings recuperam candidatos; o reranking opcional melhora a seleção antes que o LLM produza uma resposta. Avalie as citações de fontes, o recall da recuperação e as afirmações sem respaldo.
Extraia o texto com OCR ou um parser de documentos adequado antes de solicitar campos estruturados a um LLM. Valide a saída com um esquema e mantenha as referências à fonte. Revise campos contratuais ou financeiros críticos com uma pessoa qualificada.
Selecione um modelo capaz de lidar com código e controle quais arquivos do repositório entram no prompt. Mantenha segredos fora do contexto e execute o código gerado em um ambiente controlado. Compare taxas de aprovação em testes, qualidade das edições e tempo de resposta na sua própria base de código.
Defina rótulos e um esquema JSON antes de processar um lote. Use exemplos representativos e uma categoria explícita para desconhecidos. Acompanhe precisão, recall, saídas válidas segundo o esquema e custo por registro; encaminhe resultados de baixa confiança para revisão.
Um modelo de fala para texto converte o áudio; um modelo de linguagem separado pode resumir ou extrair ações. Confirme o formato do áudio, o consentimento e a retenção antes da ingestão. Avalie a taxa de erro de palavras, os sotaques turcos e o tratamento de locutores em gravações reais.
O LLM propõe chamadas de ferramentas; sua aplicação valida os argumentos e executa as ações permitidas. Defina limites de permissão, limites de novas tentativas e logs de auditoria. Avalie a conclusão bem-sucedida, ações não intencionais e a recuperação de falhas de ferramentas.
Latência, tokens, carga de GPU e custo, segmentados por região, modelo e Pod. Valores ilustrativos são marcados como dados de demonstração.
O console fala a mesma língua do site: os mesmos Pods, indicadores de status, códigos de região e telemetria. Abra o console completo em sua própria tela.
O faturamento de inferência deve ser tão inspecionável quanto a própria requisição. Tokens de entrada, tokens de saída, tempo de GPU e o medidor que acompanha tudo isso.
Tarifas e limites ilustrativos, não uma oferta vigente. A disponibilidade final dos modelos, o preço, a capacidade, a retenção e o SLA são definidos no seu contrato de implantação.