RAG Testing: как не сломать retrieval
RAG ломается не так, как обычный LLM. У голой языковой модели одна поверхность отказа - генерация. У RAG-системы таких поверхностей две: retrieval и generation. И ломаются они по-разному. Retriever может вернуть нерелевантные чанки, потерять нужные документы или ранжировать их неправильно....
Как построить безопасный MLOps-pipeline: Tier-уровни зрелости, принципы и реальные инструменты
На практике продакшен-модели чаще всего «падают» из-за трёх вещей: несоответствие с инфраструктурой, дрейфа данных, и ошибочного отката/обновления версии. Единый гайд по безопасной разработке ML-моделей — от хаотичного до полностью автоматизированного уровня зрелости. Что внутри: Как применять...
Системы оценки критичности уязвимостей в AI Security
Уязвимости в GenAI-системах - таинственное и неприступное понятие. Что это? Они вообще существуют? Существуют, конечно. Приглашаю к прочтению, если эта тема вас интересует. Расскажу, какие есть примеры уязвимостей (прям с CVE), и какие есть подходы к оценке их критичности. Читать далее...