Топовые LLM фреймворки могут быть не так надёжны, как вы думаете
Месяц назад решил добавить поддержку Gemini в Feeds Fun и под это дело изучал топовые LLM фреймворки — писать свой велосипед не хотелось.
В итоге нашёл стыдный баг в интеграции с Gemini в LLamaIndex. Судя по коду, он есть и в Haystack и в плагине для LangChain. А корень проблемы вообще в SDK Google для Python.
При инициализации нового клиента для Gemini код фреймворка перетирает/подменяет API ключи во всех клиентах, созданных до этого. Потому что API ключ, по-умолчанию, хранится в синглетоне.
Смерти подобно, если у вас multi-tenant приложение, и незаметно во всех остальных случаях. Multi-tenant — это когда ваше приложение работает с несколькими пользователями.
Например, в моём случае, в Feeds Fun пользователь может ввести свой API ключ, чтобы улучшить качество сервиса. Представьте какой забавный казус мог бы случиться: пользователь ввёл API ключ для обработки своих рассылок, а потратил токенов (заплатил) за всех пользователей сервиса.
Репортил только в LLamaIndex как security issue и уже 3 недели ноль реакции, для Haystack и LangChain лень воспроизводить. Так что это ваш шанс зарепортить багу в топовый репозиторий. Под катом будет вся инфа, воспроизвести не сложно.
Ошибка примечательна многим:
- Оценка критичности ошибки очень зависит от вкусовщины, опыта и контекста. Для меня, в проектах в которых я работал, — это критическая ошибка безопасности. Но, похоже, для большинства актуальных проектов, которые используют LLM, это вообще не принципиально. Что навевает некоторые мысли о мейнстрим около-LLM разработках.
- Это хороший индикатор низкого уровня контроля качества кода: код ревью, тестов — всех процессов. Всё-таки это интеграция с одним из топовых провайдеров API, найти проблему можно было кучей разных способов, но ни один не сработал.
- Это хорошая иллюстрация порочного подхода к разработке: «копипастим из туториала и льём на прод». Чтобы допустить эту ошибку нужно было проигнорить одновременно и базовую архитектуру твоего проекта и логику вызова кода, который ты копипастишь.
В итоге я забил на эти фреймворки и впилил свой костыль, благо HTTP API для Gemini есть.
Мой вывод из этого безобразия такой: доверять коду, который под капотом у современных LLM фреймворков нельзя. Надо перепроверять, вычитывать. То, что у них написано «production ready», не значит, что они действительно production ready.
Далее расскажу подробнее про сам баг.
Grainau: хайкинг и пивас на высоте 3000 метров
Примерно так это всё выглядит с земли.
В свой отпуск Юля решила показать мне красивые немецкие горы и отвезла на пару дней в Grainau — это такой кусочек Баварии, который почти как Швейцария. В Швейцарии я не был, но, судя по картинкам, похоже.
Если кратко, то очень красивое место с размеренным темпом жизни. Если надо выдохнуть, подлечить нервишки и насладиться природой, то вам сюда. Но если вы без движа не можете, то быстро заскучаете.
Что тут есть:
- Самая высокая гора в Германии плюс пара ледников.
- Зимой есть лыжи. Если очень надо, то летом тоже есть, но спуск короткий и подъёмники выключены.
- Большое чистое озеро и пара таких же чистых, но поменьше.
- Огромное количество троп для хайкинга.
- Огромное количество водопадов, ручьёв и пара горных рек.
- Ресторанчики с пивасом.
- Красивый бурелом в лесах, частная собственность, заборы, коровы с колокольчиками и трактористы-гонщики.
Это если кратко, а сейчас подробнее.
Обзор книги «Сигнал и Шум»
Нейт Сильвер — автор «Сигнала и Шума» — широко известен благодаря своим удачным прогнозам, например, выборов в США. Неудивительно, что книга стала бестселлером.
Собственно, прогнозам книга и посвящена: подходам к прогнозированию, сложностям, ошибкам, заблуждениям и так далее.
Как обычно, я рассчитывал на более теоретическое изложение, в духе Масштаба, но автор выбрал другой путь и подаёт свои идеи через разбор конкретных случаев: один случай на главу. Каждая глава описывает большую задачу, например, предсказание погоды, и с помощью неё даёт несколько призм для взгляда на прогнозирование. Это определённо делает материал доступнее, но лично я хотел бы больше системности и теории.
Из-за подхода через изложение кейсов, сделать краткую выдержку из книги сложно. Это возможно, было бы даже интересно попробовать, но объём работы слишком большой — автор не ставил целью свести всё в цельную систему или короткий набор тезисов.
Поэтому дам отзыв на книгу в целом, примерный перечень призм и набор прикольных фактов.
Мои GPT-шки и prompt engineering
Понечки занимаются prompt engineering (c) DALL-E
Я пользуюсь ChatGPT практически с момента выхода её четвёртой версии (то есть уже больше года). За это время хорошо набил руку в написании запросов к этой штуке.
В какой-то момент, OpenAI разрешили настраивать свой чат с помощью собственных текстовых инструкций (ищите Customize ChatGPT в меню). Я постепенно дописывал туда команды и вот на днях размер инструкций превысил разрешённый максимум :-)
Плюс, оказалось, что универсальный набор инструкций не получается — под каждую задачу их нужно подстраивать, иначе они не будут так полезны как могли бы быть.
Поэтому покумекав, я решил вместо кастомизации своего чата, вынести инструкции в GPT ботов. OpenAI называют их GPTs, по-русски буду называть их GPT-шками. По-сути, это такие же чаты, в которых больше лимит на кастомизированные инструкции и в них можно залить дополнительные тексты как базу знаниий.
Когда-нибудь, я сделаю GPT-шку для этого блога, а пока расскажу про двух рабочих лошадок, которыми пользуюсь каждый день.
- Expert — ответы на вопросы.
- Abstractor — краткое изложение текста.
Для каждой будет описание базового промпта с моими комментариями.
OpenAI недавно открыла магазин GPT-шек, буду благодарен если пролайкаете мои. Конечно, только если они вам полезны.
«Slay The Princess» — комбинаторный нарратив
Мой любимый вариант Принцессы.
Меня сложно впечатлить как игрока и ещё сложнее как разработчика игр. Последний раз, пожалуй, это получилось сделать у Owlcat Games в Pathfinder: Kingmaker, когда они добавили таймер в сюжет.
Но Black Tabby Games это более чем удалось. Причём удивили не какой-то технологической сложностью, а визуальной новеллой на стандартном движке (RenPy), что само по себе круто.
Пока ещё живы впечатления, запишу пару мыслей об игре и структуре нарратива в ней. Надо подумать как адаптировать этот подход к моим проектам.
ОСТОРОЖНО: СПОЙЛЕРЫ!
Если вы ещё не играли в Slay The Princess настоятельно рекомендую наверстать упущенное — игра на 3-4 часа. Не пожалеете.