Full-stack NLP / 2024

CrimsonGPT

Full-stackowy eksperyment z małym modelem językowym przed fazą fine-tuningu.

Bez AIEnd-to-end delivery
Full-stackLLMNLPProduct UI
Kod źródłowy
EraBez AI
ZakresFull-stack NLP
SygnałAI/LLM prototype, który musi wyglądać jak produkt, nie lab demo
DowódPubliczny kod
Jak czytać ten projekt

Nie chodzi o sam screenshot. Chodzi o decyzje pod spodem.

Ten pasek porządkuje case study pod kątem klienta: jaki był problem, co zostało dowiezione, gdzie było ryzyko i jaki sygnał daje to przy podobnym zleceniu.

01

Problem

Chciałem zrozumieć, jak wygląda zbudowanie produktu wokół małego modelu językowego, zamiast tylko używać gotowego API.

02

Artefakt

Zbudowałem aplikację full-stack z interfejsem czatu i fundamentem pod dalszy eksperyment z modelem.

03

Decyzje

Projekt traktuje model jako część produktu: użytkownik widzi prosty interfejs, a pod spodem projekt może ewoluować wraz z treningiem i fine-tuningiem.

04

Dowód

Potrafię budować produkt wokół technologii, której dopiero się uczę.

Case study

Od problemu do działającego systemu.

Zamiast jednej ściany opisu: krótka ścieżka od kontekstu do sygnału, który daje projekt.

  1. 01Problem do rozwiązania
  2. 02Co zbudowałem
  3. 03Architektura
  4. 04Moja rola
01 / Kontekst

Problem do rozwiązania

Chciałem zrozumieć, jak wygląda zbudowanie produktu wokół małego modelu językowego, zamiast tylko używać gotowego API.

02 / Rozwiązanie

Co zbudowałem

Zbudowałem aplikację full-stack z interfejsem czatu i fundamentem pod dalszy eksperyment z modelem.

03 / Podejście

Architektura

Projekt traktuje model jako część produktu: użytkownik widzi prosty interfejs, a pod spodem projekt może ewoluować wraz z treningiem i fine-tuningiem.

04 / Odpowiedzialność

Moja rola

Samodzielne połączenie części produktowej, UI i eksperymentalnego zaplecza NLP.

Mapa produktu

Model językowy opakowany w produkt, nie w samotny eksperyment.

CrimsonGPT pokazuje połączenie researchu NLP z produktem, w którym użytkownik widzi prostą rozmowę, a architektura zostawia miejsce na dalszą pracę z modelem.

  1. 01
    UIInterfejs rozmowy

    Warstwa produktu ukrywa eksperymentalność modelu i daje użytkownikowi prosty, znajomy sposób interakcji.

  2. 02
    LogikaPrzepływ prompt/response

    Aplikacja porządkuje ścieżkę od wiadomości użytkownika do odpowiedzi, z miejscem na dalsze rozszerzanie zachowania modelu.

  3. 03
    ModelFundament pod tuning

    Projekt traktuje model jako komponent systemu, który można rozwijać przez trening, dane i ewaluację.

Dlaczego to ma znaczenie

To pokazuje, że umiem zamieniać research w używalny product surface.

Nie zatrzymuję się na modelu lub bibliotece; projektuję doświadczenie, które ktoś może sprawdzić.

Łączę frontend, myślenie produktowe i eksperymentalne NLP w jednym kierunku technicznym.

To dobry fundament pod prototypy AI, gdzie trzeba szybko pokazać działającą pierwszą wersję.

Jak przekładam to na zlecenie

Podobny problem dowiózłbym jako konkretny projekt, nie jako eksperyment bez końca.

CrimsonGPT jest dowodem technicznego kierunku. Dla klienta zaczynam od zakresu, który można szybko sprawdzić, wdrożyć i świadomie rozwijać.

  1. 01 / Scope

    Najpierw zawężam ryzyko

    Wyciągam z projektu najmniejszy fragment, który naprawdę sprawdza techniczną i biznesową hipotezę.

  2. 02 / Build

    Potem buduję pionowy slice

    Zamiast rozlewać pracę na dziesiątki funkcji, dowożę działającą ścieżkę od UI do danych i deploya.

  3. 03 / Handoff

    Na końcu zostawiam dalszą drogę

    Dostarczam kod, decyzje techniczne, ograniczenia i listę następnych kroków, żeby projekt nie kończył się na demo.

Najtrudniejsze fragmenty

To są miejsca, gdzie projekt naprawdę testował myślenie.

  1. 01

    Połączenie eksperymentu ML z produktem webowym.

  2. 02

    Projektowanie UI dla rozmowy z modelem.

  3. 03

    Praca z niepełnym, eksperymentalnym zakresem projektu.

Co to udowadnia
  1. 01

    Potrafię budować produkt wokół technologii, której dopiero się uczę.

  2. 02

    Umiem łączyć research, UI i wdrażalny kod.

Projekt zbudowany ręcznie przed erą powszechnego AI-assisted codingu. Pokazuje samodzielne rozumienie problemu, debugowanie i dowożenie bez gotowych odpowiedzi z narzędzi AI.

Następny krok

Masz podobny problem do dowiezienia?

Napisz krótko, co chcesz zbudować. Najpierw uporządkuję problem, potem zaproponuję sensowną architekturę i pierwszy działający zakres.