LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложенийОткрытые материалыЧто такое LLM и как работает большая языковая модель
Что такое LLM и как работает большая языковая модель
Уроки курсаЧто такое LLM и как работает большая языковая модель
Что модель знает и чего не знает
Во время обучения LLM видит большое количество текстов и настраивает миллиарды параметров. В параметрах сохраняются языковые закономерности и статистические связи, а не копия интернета. Отсюда следуют важные ограничения.
- Дата знаний. Модель может не знать свежих событий и новых версий библиотек.
- Окно контекста. В один запрос помещается ограниченное число токенов: инструкции, история, документы и будущий ответ делят один бюджет.
- Галлюцинации. Правдоподобное продолжение не обязано быть фактически верным. Особенно опасны вымышленные ссылки, методы API и точные числа.
- Нет доступа к внешнему миру по умолчанию. Файлы, БД и API подключаются приложением через tools, RAG или MCP.
Поэтому надёжное LLM-приложение — это не только промпт. Оно добавляет источники данных, проверку структуры ответа, ограничения инструментов и наблюдаемость.