Безопасность RAG-систем: prompt injection, утечки данных и права доступа
Практический разбор безопасности RAG-систем: prompt injection, утечки данных, ошибки доступа, риски векторных баз, excessive agency и инженерные меры защиты LLM-приложений.
Практический разбор безопасности RAG-систем: prompt injection, утечки данных, ошибки доступа, риски векторных баз, excessive agency и инженерные меры защиты LLM-приложений.
Как распределять GPU между inference, training и batch-задачами: приоритеты, очереди, MIG, MPS, time-slicing, checkpointing, autoscaling и мониторинг для стабильной AI-инфраструктуры.
Как рассчитать стоимость одного LLM-запроса на своём сервере: инфраструктура, GPU, токены, загрузка, RAG, кэширование, пики нагрузки и практическая формула для оценки экономики.
Разбираем, какие инфраструктурные задачи стоит строить внутри, какие лучше отдавать провайдеру и как принимать Build vs Buy-решения без крайностей, скрытых расходов и потери контроля.
Статья объясняет, как проектировать multi-region API: active-active и active-passive, RTO/RPO, модели записи, консистентность, routing, репликацию, failover и типичные ошибки.
Расхождение кода, state и облака: как находить drift, не утонуть в шуме планов и выстроить отчётность и remediation, о которых не стыдно рассказать security и платформенной команде.
Практическое руководство по pgvector для RAG: выбор HNSW vs IVFFlat, фильтрация, миграции без простоя и эксплуатация PostgreSQL в продакшене.
Практическая анти‑ransomware стратегия бэкапов 3‑2‑1‑1‑0: immutable/air‑gap копии, offsite‑хранение, проверка восстановления и чек‑лист внедрения.
Практическое руководство по pgvector для RAG: выбор HNSW vs IVFFlat, фильтрация, миграции без простоя и эксплуатация PostgreSQL в продакшене.