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.
Мигрируем с GPT-3.5-turbo на GPT-4o-mini
Угадайте когда я переключил модели.
На днях OpenAI выпустила GPT-4o-mini — новую флагманскую модель для дешёвого сегмента, так сказать.
- Говорят, работает «почти как» GPT-4o, а иногда даже круче GPT-4.
- Почти в 3 раза дешевле GPT-3.5-turbo.
- Размер контекста 128k токенов, против 16k у GPT-3.5-turbo.
Конечно я сразу побежал переводить на эту модель свою читалку новостей.
Если кратко подвести итоги, то это крутая замена GPT-3.5-turbo. У меня получилось сходу, не меняя промпты, заменить двух LLM агентов на одного и суммарно удешевить работу читалки раз в 5 без потери качества.
Но потом я полез тюнить промпт, чтобы сделать ещё круче, и начал сталкиваться с нюансами. О них расскажу далее.
Чистим результаты опроса игроков в стратегии
Опрос был нацелен на любителей стратегических игр, удалось попасть достаточно точно.
Недавно просил вас пройти опрос о стратегических играх.
Спасибо всем, кто уделил этому время. Пора делиться результатами.
Было заполнено 363 анкеты. После нормализации и очистки данных осталось 304.
Будет два поста:
- Этот — о методике сбора и обработки данных, их очистке. Будут пошарены очищенные данные.
- Следующий — об анализе результатов.
Блог переехал на новый движок
Документальная журналистика: процесс перевозки контента на новый движок (c) ChatGPT
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
Делаем вымышленную вселенную: опрос
Если вы любите играть в стратегии и околостратегические игры, пройдите пожалуйста опрос.
Результаты обязательно будут опубликованы.
Если можете — пошарте анкету среди друзей, знакомых, коллег.
Заранее спасибо!
Продолжаются занятия в Product Vision Masters.
Недавно я проводил небольшое качественное исследование в виде интервью с игроками. Его вопросы можно найти в репозитории: org, html. Результатов, к сожалению, там нет — каждый разговор был довольно персонален и его транскрипция может «спалить» респондента, что не правильно с точки зрения проведения опросов.
Тем не менее, итогом интервью как раз и является анкета в начале поста — список вопросов, на которые надо получить ответ перед демкой. Это и было задачей качественного исследования.