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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.

Далее

Блог переехал на новый движок

Зима не успела закончиться, а я уже выполнил один из планов на год :-D

Причём не только перевёл блог на новый движок, но и сам этот движок написал и заопенсорсил: https://github.com/Tiendil/brigid

Что будет интересным для вас.

На индексной странице появился крутой фильтр постов по тегам. Вдохновлённый feeds.fun. Попробуйте поиграть с ним. Пока он доступен только для больших экранов — на мобилках не увидите — поправлю в будущем.

Посты должны стать читаемее, сайт — удобнее, красивее, быстрее.

Никаких cookies и корпоративных трекеров. Как трекер пока использую облачный plausible.io позже подниму свой инстанс.

Мультиязычность. Большинство новых постов будут доступны на русском и английском. Постепенно буду переводить интересные старые посты.

Исходники постов также открыты и лежат в отдельном репозитории: https://github.com/Tiendil/tiendil-org-content

Далее

Опыт портирования проекта на Python 3

Портировал Сказку на Python 3.

Хочу поделиться опытом портирования проекта с Python 2.7 на Python 3.5. Необычными засадами и прочими интересными нюансами.

Немного о проекте:

• Браузерка: сайт + игровая логика (иерархические конечные автоматы + куча правил);
• Возраст: 4 года (начат в 2012);
• 64k loc логики + 57k loc тестов;
• 2400 коммитов.

Далее