---
title: Projektowanie korporacyjnej platformy GenAI wymaga priorytetyzacji wymagań nad technologią
url: https://www.elseif.net/pl/projektowanie-korporacyjnej-platformy-genai-wymaga-priorytetyzacji-wymagan-nad-technologia
published: 2026-09-30T13:42:59+00:00
language: pl
section: Modele
source: https://habr.com/ru/articles/1086836/?utm_campaign=1086836&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: LangChain
publisher: elseif
---

# Projektowanie korporacyjnej platformy GenAI wymaga priorytetyzacji wymagań nad technologią

Projektowanie korporacyjnej platformy GenAI powinno zaczynać się od określenia celów, użytkowników oraz wymagań funkcjonalnych, operacyjnych i bezpieczeństwa, a nie od wyboru stosu technologicznego. Podejście polegające na natychmiastowym wyborze narzędzi, takich jak LangChain, bazy wektorowe czy Kubernetes, jest uznawane za zbyt wczesny krok w procesie tworzenia systemów dla przedsiębiorstw.

Kluczowe kwestie architektoniczne koncentrują się wokół modelu językowego, a nie na samym wywołaniu modelu. Obejmują one zarządzanie dostępem do danych, weryfikację uprawnień, niezależne skalowanie komponentów oraz zachowanie systemu w przypadku niedostępności zewnętrznego dostawcy. Wymagania niefunkcjonalne, takie jak obciążenie, czas odpowiedzi, dostępność, skalowalność, bezpieczeństwo, audyt, odzyskiwanie po awariach i okresy przechowywania danych, muszą być zdefiniowane przed implementacją. Przykładowo, określono, że czas odpowiedzi P95 dla pełnej odpowiedzi musi wynosić 20 sekund lub mniej, a system ma obsługiwać do 1 miliona dokumentów i 10 milionów fragmentów danych.

Proces projektowania wykorzystuje model C4 Context, aby zidentyfikować interakcje z platformą i określić granice odpowiedzialności. Zidentyfikowano trzech głównych użytkowników zewnętrznych: korporacyjnego dostawcę tożsamości, korporacyjne magazyny dokumentów oraz korporacyjny system SIEM lub monitorowania bezpieczeństwa. Granica systemu jest definiowana przez odpowiedzialność i cykl życia komponentu, a nie przez jego fizyczną lokalizację.

Na poziomie architektury kontenerów zastosowano podejście modularnego monolitu dla głównego interfejsu programistycznego aplikacji, co pozwala uniknąć przedwczesnego podziału na mikroserwisy. Wyodrębnienie osobnych obciążeń jest uzasadnione tylko wtedy, gdy komponent ma inne charakterystyki, jak na przykład pracownik ingestii dokumentów, który wymaga osobnego skalowania ze względu na zasobożerność procesu wyodrębniania tekstu i tworzenia osadzeń. Podobnie potraktowano orchestrator sztucznej inteligencji ze względu na specyficzne środowisko wykonawcze.

Stos technologiczny został podzielony między dwa języki. .NET 10 odpowiada za warstwę aplikacyjną i korporacyjną, natomiast Python jest wykorzystywany w obszarach, gdzie kluczowy jest ekosystem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Taki podział wiąże się z większą złożonością w obszarach ciągłego wdrażania i integracji, śledzenia oraz kontraktów między usługami, ale pozwala na niezależne skalowanie obciążeń sztucznej inteligencji.