Три ошибки в LLM-конвейере, которые крадут полезные результаты — и как их отловить

Автор на собственном опыте разбирает три конкретные точки отказа в LLM-конвейере. Первая — модель возвращает неполный набор записей, хотя формально отвечает корректно. Вторая — валидатор настроен слишком жёстко и отбрасывает пригодные данные, снижая recall. Третья — ручная очередь обработки «закапывает» подходящие вакансии, потому что приоритеты расставлены неверно.

Для каждой ошибки предлагаются конкретные проверки: логирование всех ответов модели, A/B-тестирование порогов валидации и аудит очередей с метриками времени ожидания. Материал будет полезен инженерам, которые строят production-пайплайны с LLM и хотят избежать типовых потерь качества.