Asystent AI i automatyzacja kontekstowa

01Przegląd projektu

02Wyzwanie inżynierskie

LLM są elastyczne, ale nie gwarantują poprawności. W produkcie, który dotyka ustawień tradingowych i stanu konta, model nigdy nie może być jedyną barierą między zapytaniem a akcją.

• A

  Pobierać właściwy kontekst dla każdego zapytania ze stanu aplikacji.

• B

  Zamieniać odpowiedzi modelu w ustrukturyzowane dane, które można sprawdzić.

• C

  Blokować akcje, które nie przeszły walidacji, niezależnie od sformułowania zapytania.

• D

  Obserwować zachowanie AI na produkcji, aby znajdować i naprawiać powtarzające się błędy.

03Architektura rozwiązania

Najedź lub dotknij etapu.

04Główne komponenty

• 01

  Usługa asystenta

  Integracja z LLM API, budowanie zapytań i obsługa odpowiedzi.

• 02

  Budowniczy kontekstu

  Zbiera odpowiedni stan aplikacji i pamięć rozmowy dla każdego zapytania.

• 03

  Walidator odpowiedzi

  Parsuje ustrukturyzowane odpowiedzi i odrzuca wszystko spoza oczekiwanego schematu.

• 04

  Warstwa reguł

  Deterministyczne kontrole chroniące krytyczne parametry i operacje.

• 05

  Router akcji

  Mapuje zwalidowane intencje na operacje backendu.

• 06

  Monitoring AI

  Logi i analiza procesów AI w celu wykrywania nieoczekiwanego zachowania.

05Stack technologiczny

07Decyzje inżynierskie

1. 01

   Hybryda z założenia

   AI interpretuje, reguły decydują. Asystent pozostaje użyteczny, ale nie może obejść logiki biznesowej.

2. 02

   Schematy na granicy

   Odpowiedź modelu jest traktowana jak niezaufane wejście i walidowana jak odpowiedź każdego zewnętrznego API.

3. 03

   Kontekst wybierany, nie zrzucany

   Do modelu trafia tylko istotny stan — odpowiedzi są precyzyjniejsze, a koszty przewidywalne.

4. 04

   Obserwowalne AI

   Procesy AI są logowane i przeglądane jak każdy inny komponent produkcyjny.

08Niezawodność i testy

• ✓Walidacja schematem każdej ustrukturyzowanej odpowiedzi modelu.
• ✓Odpowiedzi zapasowe, gdy model zawiedzie lub zwróci błędne dane.
• ✓Kontrole reguł działające niezależnie od modelu.
• ✓Przegląd zalogowanych rozmów w poszukiwaniu wzorców błędów.

09Przykład kodu

from dataclasses import dataclass

ALLOWED_INTENTS = {"show_signals", "update_language", "explain_signal"}
SUPPORTED_LANGUAGES = {"en", "pl", "uk", "ru"}

@dataclass
class Intent:
    name: str
    params: dict

def guard(intent: Intent) -> Intent:
    """Model output is untrusted input. Validate before acting."""
    if intent.name not in ALLOWED_INTENTS:
        raise ValueError(f"intent '{intent.name}' is not permitted")

    if intent.name == "update_language":
        lang = intent.params.get("language")
        if lang not in SUPPORTED_LANGUAGES:
            raise ValueError(f"unsupported language: {lang!r}")

    return intent

Kod źródłowy produktu jest prywatny. Przykłady pokazują podejście inżynierskie, a nie wewnętrzną logikę. Więcej w Engineering Lab.

10Możliwe kierunki rozwoju

• →Zestawy ewaluacyjne odtwarzające typowe zapytania po zmianie promptu lub modelu.
• →Analityka per intencja pokazująca, gdzie użytkownicy mają trudności.
• →Tool-calling dla szerszego zestawu bezpiecznych, zwalidowanych operacji.