Не начинайте с LangChain: как спроектировать корпоративную GenAI-платформу до кода

Вместо того чтобы сразу хвататься за LangChain и Kubernetes, стоит начать с вопросов: у кого есть доступ к данным, где проходит граница безопасности и какие компоненты действительно нужно разделять. Это помогает избежать типовых ошибок при создании корпоративной GenAI-платформы.

В статье разобраны ключевые элементы: сбор требований и нефункциональных характеристик, C4-модель, модульный монолит, разделение .NET и Python, связка PostgreSQL с pgvector, RabbitMQ для асинхронности, LLM Gateway как единая точка входа, а также ADR и границы MVP. Такой подход позволяет спроектировать систему до начала реализации и не утонуть в деталях.