May 17, 2026, 11:40 PM
This commit is contained in:
Paweł Domański
+3287
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
+432
@@ -0,0 +1,432 @@
|
||||
---
|
||||
type: Note
|
||||
---
|
||||
# Artykuł: „Jak zbudować projekt Generative AI (LLM + RAG) w sposób produkcyjny”
|
||||
|
||||
Pewnie — zrobię z tej struktury **(1) artykuł** (czytelny, edukacyjny) oraz **(2) procedurę operacyjną (SOP/runbook)**, tak żeby dało się to wdrożyć i utrzymywać w zespole.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# 1) Artykuł: „Jak zbudować projekt Generative AI (LLM + RAG) w sposób produkcyjny”
|
||||
|
||||
## Wstęp
|
||||
|
||||
Zbudowanie działającego prototypu opartego na modelu językowym (LLM) i architekturze RAG (Retrieval-Augmented Generation) w notatniku Jupyter zajmuje dziś zaledwie kilka godzin. Jednak droga od "działającego dema" do stabilnego, skalowalnego i bezpiecznego systemu produkcyjnego to zupełnie inne wyzwanie techniczne.
|
||||
|
||||
Wiele projektów Generative AI umiera na etapie Proof of Concept (PoC) lub szybko przeradza się w trudną do utrzymania plątaninę skryptów. Dlaczego? Ponieważ na etapie skalowania zaczyna brakować w nich **wyraźnego podziału odpowiedzialności**, **powtarzalnego pipeline'u danych**, **wersjonowania promptów** oraz **twardych zasad testowania i automatyzacji**.
|
||||
|
||||
W tym artykule omówimy, jak ustrukturyzować produkcyjne repozytorium dla projektu AI. Pokażę Ci sprawdzony szkielet architektury, który:
|
||||
- **bezboleśnie obsługuje wielu dostawców modeli** (OpenAI, Anthropic, modele lokalne),
|
||||
- **posiada dedykowany moduł RAG** i uporządkowany pipeline ekstrakcji danych,
|
||||
- **separuje warstwę inżynierii promptów** od logiki biznesowej aplikacji,
|
||||
- **jest w pełni gotowy do konteneryzacji** (Docker) i wdrażania w cyklach CI/CD.
|
||||
|
||||
Jeśli chcesz, aby Twoje systemy sztucznej inteligencji opierały się na solidnych fundamentach inżynierii oprogramowania, a nie tylko "magii promptów" – ten przewodnik jest dla Ciebie.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## Cel architektury: porządek zamiast „magii”
|
||||
|
||||
W systemach GenAI najbardziej kosztowne błędy biorą się z:
|
||||
|
||||
1. braku wersjonowania i powtarzalności danych / indeksów,
|
||||
2. braku kontroli nad promptami (zmiany „na żywo” bez śladu),
|
||||
3. braku testów regresji (model/prompt/dane zmieniają zachowanie),
|
||||
4. mieszania logiki RAG z logiką aplikacji.
|
||||
|
||||
Ta struktura rozwiązuje to przez **jasne granice** między warstwami.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## Omówienie katalogów – „co gdzie mieszka i dlaczego”
|
||||
|
||||
## `config/` – konfiguracja projektu
|
||||
|
||||
Tu trzymasz pliki konfiguracyjne:
|
||||
|
||||
- `model_config.yaml` – wybór modelu, ustawienia (temperatura, max tokens), klucze API lub referencje do secret managera,
|
||||
- `logging_config.yaml` – format logów, poziomy, destynacje, korelacja requestów.
|
||||
|
||||
**Dlaczego to ważne?**\
|
||||
\
|
||||
Konfiguracja nie powinna być „zaszyta” w kodzie, bo będziesz przełączać modele i tryby (dev/stage/prod), a logowanie jest podstawą operacyjności.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## `data/` – dane projektu (artefakty)
|
||||
|
||||
Podział:
|
||||
|
||||
- `cache/` – przetworzone dane, cache odpowiedzi, snapshoty,
|
||||
- `embeddings/` – wygenerowane embeddingi (np. batch do dalszego indeksowania),
|
||||
- `vectordb/` – pliki/bazy vector store (w zależności od technologii).
|
||||
|
||||
**Zasada**: to nie jest „źródło prawdy” (source of truth), tylko **artefakty** powstające z danych wejściowych i pipeline’u.\
|
||||
\
|
||||
W produkcji warto dodać:
|
||||
|
||||
- politykę retencji,
|
||||
- wersjonowanie indeksów,
|
||||
- metadane: data budowy, model embeddingów, parametry chunkingu.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## `src/` – kod aplikacji (serce systemu)
|
||||
|
||||
### `src/core/` – abstrakcja LLM i integracje
|
||||
|
||||
Pliki typu:
|
||||
|
||||
- `base_llm.py` – wspólny interfejs (send(), generate(), stream(), itp.),
|
||||
- `gpt_client.py` – klient do OpenAI,
|
||||
- `claude_client.py` – klient do Anthropic,
|
||||
- `local_llm.py` – klient do modeli lokalnych,
|
||||
- `model_factory.py` – fabryka wybierająca backend na podstawie configu.
|
||||
|
||||
**Korzyść**: aplikacja nie jest „przyspawana” do jednego dostawcy. Zmiana modelu = zmiana configu.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### `src/prompts/` – narzędzia do promptów
|
||||
|
||||
- `templates.py` – szablony promptów (np. Jinja), stałe sekcje system/developer/user,
|
||||
- `chain.py` – chaining: wieloetapowe promptowanie (np. plan → wykonanie → walidacja).
|
||||
|
||||
**Dyscyplina**: prompty są „kodem”, więc:
|
||||
|
||||
- powinny mieć wersjonowanie,
|
||||
- powinny mieć testy,
|
||||
- powinny mieć style guide.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### `src/rag/` – moduł Retrieval-Augmented Generation
|
||||
|
||||
- `embedder.py` – generowanie embeddingów dla chunków,
|
||||
- `retriever.py` – wyszukiwanie dokumentów (top-k, MMR, filtry),
|
||||
- `vector_store.py` – wrapper na bazę wektorową,
|
||||
- `indexer.py` – indeksowanie dokumentów (ETL → chunk → embed → store).
|
||||
|
||||
**To jest warstwa**, która „przynosi wiedzę” do LLM.\
|
||||
\
|
||||
RAG powinien być **odseparowany**, bo ma osobny cykl życia: indeksy budujesz/odświeżasz niezależnie od inference.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### `src/processing/` – przygotowanie danych (pipeline)
|
||||
|
||||
- `chunking.py` – dzielenie tekstu na segmenty,
|
||||
- `tokenizer.py` – pomocnicze funkcje tokenizacji,
|
||||
- `preprocessor.py` – czyszczenie danych (usuwanie śmieci, normalizacja, deduplikacja).
|
||||
|
||||
**Dlaczego osobno?**\
|
||||
\
|
||||
Bo zmiany w chunkingu/tokenizacji potrafią totalnie zmienić jakość RAG i koszt embeddingów. To musi być testowalne i mierzalne.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### `src/inference/` – wykonanie i format odpowiedzi
|
||||
|
||||
- `inference_engine.py` – spina prompt + RAG + LLM, zarządza parametrami,
|
||||
- `response_parser.py` – walidacja/formatowanie outputu (np. JSON schema, ekstrakcja pól).
|
||||
|
||||
**Klucz**: inference to osobny etap od budowy indeksu.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## `tests/` – testowanie (w tym regresja promptów)
|
||||
|
||||
- `unit/`
|
||||
- `test_llm_clients.py` – testy klientów (mocki, retry, limity),
|
||||
- `test_prompts.py` – testy promptów (np. czy zawierają wymagane sekcje).
|
||||
- `integration/`
|
||||
- `test_end_to_end.py` – e2e: pipeline od query do odpowiedzi,
|
||||
- `test_api_integration.py` – testy integracji API.
|
||||
|
||||
W GenAI testy powinny obejmować:
|
||||
|
||||
- „czy to się uruchamia” (klasyczne),
|
||||
- „czy to daje sensowny wynik” (regresja jakości, choćby heurystyczna),
|
||||
- „czy output ma poprawny format” (parser/validator).
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## `scripts/` – automatyzacja (operacyjnie krytyczna)
|
||||
|
||||
- `setup_env.sh` – setup środowiska,
|
||||
- `run_tests.sh` – uruchomienie testów,
|
||||
- `build_embeddings.py` – budowa embeddingów,
|
||||
- `cleanup.py` – sprzątanie artefaktów.
|
||||
|
||||
Ten katalog to most między repo a operacjami: CI/CD, cron, joby w platformie.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## Pliki root: `.gitignore`, `Dockerfile`, `docker-compose.yml`, `requirements.txt`
|
||||
|
||||
To zapewnia:
|
||||
|
||||
- przenośność,
|
||||
- powtarzalność środowiska,
|
||||
- szybki start dla dev/test.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## Podsumowanie: jak myśleć o tym repo
|
||||
|
||||
Masz tu trzy kluczowe „pętle życia”:
|
||||
|
||||
1. **Data/Index lifecycle**: processing → embeddings → vectordb
|
||||
2. **Inference lifecycle**: query → retriever → prompt → LLM → response_parser
|
||||
3. **Ops lifecycle**: config → logging → scripts → tests → docker/compose
|
||||
|
||||
Takie podejście skraca czas debugowania, ogranicza ryzyko regresji i ułatwia wejście nowych osób do projektu.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# 2) Procedura operacyjna (SOP): Utrzymanie i rozwój projektu Generative AI (LLM + RAG)
|
||||
|
||||
Poniższe SOP jest „do użycia” — możesz wkleić do wewnętrznej dokumentacji zespołu.
|
||||
|
||||
## 2.1 Cel SOP
|
||||
|
||||
Zapewnić powtarzalny, bezpieczny i kontrolowany proces:
|
||||
|
||||
- budowy indeksów RAG,
|
||||
- uruchamiania inference,
|
||||
- wdrażania zmian w promptach/modelach,
|
||||
- monitorowania i diagnostyki.
|
||||
|
||||
## 2.2 Zakres
|
||||
|
||||
Dotyczy repozytorium o strukturze:
|
||||
|
||||
- `config/`, `data/`, `src/`, `tests/`, `scripts/` oraz plików root.
|
||||
|
||||
## 2.3 Role i odpowiedzialności
|
||||
|
||||
- **Operator/On-call**: uruchamia procedury, reaguje na alerty, wykonuje rollback.
|
||||
- **Maintainer**: zatwierdza zmiany w promptach/pipeline, dba o standardy testów.
|
||||
- **Owner produktu**: zatwierdza zmiany jakościowe (np. zmiana modelu).
|
||||
|
||||
## 2.4 Definicje
|
||||
|
||||
- **Index build**: proces zasilenia `vectordb/` na podstawie dokumentów.
|
||||
- **Embedding model**: model użyty do wektorów (wpływa na kompatybilność indeksu).
|
||||
- **Chunking params**: parametry dzielenia tekstu (wpływ na recall/precision).
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 2.5 Procedura: Setup środowiska (pierwsze uruchomienie)
|
||||
|
||||
**Wejście**: czyste środowisko dev/stage/prod\
|
||||
\
|
||||
**Wyjście**: działające środowisko uruchomieniowe
|
||||
|
||||
1. Sklonuj repo i przejdź do katalogu projektu.
|
||||
2. Uruchom:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
scripts/setup_env.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. Zweryfikuj, że konfiguracje istnieją:
|
||||
- `config/model_config.yaml`
|
||||
- `config/logging_config.yaml`
|
||||
2. Uruchom testy smoke:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
scripts/run_tests.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Kryterium akceptacji**: testy przechodzą; logi zapisują się zgodnie z config.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 2.6 Procedura: Budowa / odświeżenie indeksu RAG
|
||||
|
||||
**Wejście**: dane źródłowe (dokumenty), parametry chunkingu, model embeddingów\
|
||||
\
|
||||
**Wyjście**: nowy indeks w `data/vectordb/` oraz artefakty w `data/embeddings/`
|
||||
|
||||
### Krok po kroku
|
||||
|
||||
1. **Pre-flight** (kontrola przed startem):
|
||||
- sprawdź wolne miejsce na dysku,
|
||||
- potwierdź wybrany embedding model w `model_config.yaml`,
|
||||
- sprawdź parametry chunkingu w `src/processing/chunking.py` (lub config jeśli tak ustalisz).
|
||||
2. Uruchom budowę embeddingów:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python scripts/build_embeddings.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. Walidacja:
|
||||
- czy `data/embeddings/` nie jest puste,
|
||||
- czy `data/vectordb/` zawiera nowy stan indeksu,
|
||||
- czy logi nie pokazują błędów rate-limit/timeout.
|
||||
2. (Opcjonalnie) Test integracyjny RAG:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pytest -q tests/integration/test_end_to_end.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Kryterium akceptacji**: indeks zbudowany, test e2e przechodzi.
|
||||
|
||||
### Rollback
|
||||
|
||||
- zachowuj poprzedni katalog indeksu jako `vectordb_prev/` (lub snapshot wolumenu).
|
||||
- rollback polega na podmianie wskazania na poprzedni indeks (symlink/konfiguracja).
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 2.7 Procedura: Uruchomienie inference (obsługa zapytań)
|
||||
|
||||
**Wejście**: zapytanie użytkownika, konfiguracja modelu, dostęp do vectordb\
|
||||
\
|
||||
**Wyjście**: odpowiedź sformatowana przez `response_parser.py`
|
||||
|
||||
1. Sprawdź, czy indeks istnieje i jest dostępny.
|
||||
2. Sprawdź, jaki model jest aktywny (config).
|
||||
3. Uruchom komponent aplikacji (zależnie od tego, jak startujesz projekt: CLI/API).
|
||||
4. W logach weryfikuj:
|
||||
- czas retrieval,
|
||||
- liczba pobranych dokumentów (top-k),
|
||||
- czas odpowiedzi LLM,
|
||||
- błędy parsera odpowiedzi.
|
||||
|
||||
**Kryterium akceptacji**: odpowiedź spełnia format, brak błędów w logach.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 2.8 Procedura: Zmiana promptów (kontrolowana)
|
||||
|
||||
**Ryzyko**: prompt changes = natychmiastowa zmiana zachowania systemu.
|
||||
|
||||
### Zasady
|
||||
|
||||
1. Każda zmiana w `src/prompts/` wymaga:
|
||||
- PR,
|
||||
- testu `tests/unit/test_prompts.py`,
|
||||
- krótkiego opisu „dlaczego zmiana” i „jak mierzymy efekt”.
|
||||
2. Minimalna walidacja:
|
||||
- „zachowanie” na 5–10 przykładowych zapytaniach (golden set),
|
||||
- poprawność formatu outputu (parser/validator).
|
||||
|
||||
### Kroki
|
||||
|
||||
1. Zmiana w `templates.py` / `chain.py`.
|
||||
2. Testy:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
scripts/run_tests.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. E2E:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pytest -q tests/integration/test_end_to_end.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. Deploy (zgodnie z pipeline).
|
||||
2. Monitoring po wdrożeniu: error-rate i czas odpowiedzi.
|
||||
|
||||
### Rollback
|
||||
|
||||
- revert commit / przywrócenie poprzednich promptów,
|
||||
- jeśli zmiana promptów wymagała zmiany parsera — rollback obu.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 2.9 Procedura: Zmiana modelu (GPT ↔ Claude ↔ Local)
|
||||
|
||||
**Ryzyko**: inne modele mają inne limity, styl, deterministykę.
|
||||
|
||||
1. Zmiana tylko w `config/model_config.yaml` (preferowane).
|
||||
2. Wykonaj test klientów:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pytest -q tests/unit/test_llm_clients.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. Sprawdź rate limit / retry policy w logach.
|
||||
2. Walidacja jakości na golden set.
|
||||
3. Deploy etapami (canary jeśli możesz).
|
||||
|
||||
Rollback: powrót do poprzedniego configu.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 2.10 Monitoring i diagnostyka (minimum operacyjne)
|
||||
|
||||
W logach muszą się pojawić (jako pola lub jednoznaczne wpisy):
|
||||
|
||||
- `request_id` / korelacja,
|
||||
- czas: `retrieval_ms`, `llm_ms`, `total_ms`,
|
||||
- `top_k`, `source_count`,
|
||||
- `model_id`, `embedding_model_id`,
|
||||
- błędy parsera i błędy narzędzi.
|
||||
|
||||
**W razie incydentu**:
|
||||
|
||||
1. Sprawdź logi `inference_engine.py` (czy problem po stronie RAG czy LLM).
|
||||
2. Jeśli RAG:
|
||||
- czy retriever zwraca wyniki,
|
||||
- czy vectordb nie jest uszkodzone,
|
||||
- czy filtry nie wykluczają wszystkiego.
|
||||
3. Jeśli LLM:
|
||||
- rate limit / auth / timeout,
|
||||
- zmiana modelu lub parametrów.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 2.11 Sprzątanie (retencja)
|
||||
|
||||
1. Uruchom:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python scripts/cleanup.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. Zasady:
|
||||
- cache starszy niż X dni usuwać,
|
||||
- embeddings trzymać wersjami (jeśli wspierasz multi-index),
|
||||
- vectordb snapshotować przed nadpisaniem.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 2.12 Checklisty (do wykorzystania „na szybko”)
|
||||
|
||||
### Checklist: Index build
|
||||
|
||||
- [ ] Dysk OK / miejsce OK
|
||||
- [ ] Embedding model potwierdzony
|
||||
- [ ] Chunking parametry potwierdzone
|
||||
- [ ] Build embeddings wykonany
|
||||
- [ ] Vectordb zaktualizowane
|
||||
- [ ] Test e2e OK
|
||||
- [ ] Snapshot/rollback przygotowany
|
||||
|
||||
### Checklist: Prompt deploy
|
||||
|
||||
- [ ] PR + opis zmiany
|
||||
- [ ] Unit test promptów OK
|
||||
- [ ] Parser kompatybilny
|
||||
- [ ] Golden set OK
|
||||
- [ ] Monitoring po deploy OK
|
||||
- [ ] Plan rollback gotowy
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## Co dalej?
|
||||
|
||||
Jeśli chcesz, dopracuję to pod Twoje standardy operacyjne:
|
||||
|
||||
1. **Wersja w org-mode** (wiem, że to Twój „single source of truth”).
|
||||
2. Dodanie sekcji „Bezpieczeństwo i sekrety”: gdzie trzymać API keys (vault/ENV), co w `.gitignore`.
|
||||
3. Dodanie „Quality Gates”: golden set, metryki RAG (recall@k), regresja promptów.
|
||||
4. Gotowy „Runbook incidentowy”: *RAG returns empty*, *LLM timeouts*, *parser errors*, *vectordb corruption*.
|
||||
|
||||
Powiedz tylko: **czy to ma być SOP pod dev/test**, czy **pod produkcję (on-call, incident response, change management)** i w jakim środowisku odpalasz (Docker/VM/K8s)?
|
||||
@@ -0,0 +1,169 @@
|
||||
---
|
||||
type: Note
|
||||
---
|
||||
# BUdowa folderów
|
||||
|
||||
Poniżej masz **wierne przepisanie (OCR) struktury z obrazka** w formie tekstowej:
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# **GENERATIVE AI PROJECT STRUCTURE**
|
||||
|
||||
```text
|
||||
generative_ai_project/
|
||||
├── config/
|
||||
│ ├── model_config.yaml
|
||||
│ └── logging_config.yaml
|
||||
│
|
||||
├── data/
|
||||
│ ├── cache/
|
||||
│ ├── embeddings/
|
||||
│ └── vectordb/
|
||||
│
|
||||
├── src/
|
||||
│ ├── core/
|
||||
│ │ ├── base_llm.py
|
||||
│ │ ├── gpt_client.py
|
||||
│ │ ├── claude_client.py
|
||||
│ │ ├── local_llm.py
|
||||
│ │ └── model_factory.py
|
||||
│ │
|
||||
│ ├── prompts/
|
||||
│ │ ├── templates.py
|
||||
│ │ └── chain.py
|
||||
│ │
|
||||
│ ├── rag/
|
||||
│ │ ├── embedder.py
|
||||
│ │ ├── retriever.py
|
||||
│ │ ├── vector_store.py
|
||||
│ │ └── indexer.py
|
||||
│ │
|
||||
│ ├── processing/
|
||||
│ │ ├── chunking.py
|
||||
│ │ ├── tokenizer.py
|
||||
│ │ └── preprocessor.py
|
||||
│ │
|
||||
│ └── inference/
|
||||
│ ├── inference_engine.py
|
||||
│ └── response_parser.py
|
||||
│
|
||||
├── tests/
|
||||
│ ├── unit/
|
||||
│ │ ├── test_llm_clients.py
|
||||
│ │ └── test_prompts.py
|
||||
│ │
|
||||
│ └── integration/
|
||||
│ ├── test_end_to_end.py
|
||||
│ └── test_api_integration.py
|
||||
│
|
||||
├── scripts/
|
||||
│ ├── setup_env.sh
|
||||
│ ├── run_tests.sh
|
||||
│ ├── build_embeddings.py
|
||||
│ └── cleanup.py
|
||||
│
|
||||
├── .gitignore
|
||||
├── Dockerfile
|
||||
├── docker-compose.yml
|
||||
└── requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# **Opis sekcji (z prawej strony obrazka)**
|
||||
|
||||
### config/ – Project configuration files:
|
||||
|
||||
- model_config.yaml: Model settings and API keys
|
||||
- logging_config.yaml: Logging configuration
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### data/ – Stores all project data:
|
||||
|
||||
- cache/: Cached and processed data
|
||||
- embeddings/: Vector embeddings
|
||||
- vectordb/: Vector database files
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### src/ – Main application code
|
||||
|
||||
#### core/ – LLM abstraction and integrations:
|
||||
|
||||
- base_llm.py: Common interface for all LLMs
|
||||
- gpt_client.py: OpenAI GPT client
|
||||
- claude_client.py: Anthropic Claude client
|
||||
- local_llm.py: Local/self-hosted models
|
||||
- model_factory.py: Model selection factory
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
#### prompts/ – Prompt design utilities:
|
||||
|
||||
- templates.py: Prompt templates
|
||||
- chain.py: Multi-step prompt chaining
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
#### rag/ – Retrieval-Augmented Generation module:
|
||||
|
||||
- embedder.py: Embedding creation
|
||||
- retriever.py: Document search
|
||||
- vector_store.py: Vector DB wrapper
|
||||
- indexer.py: Document indexing
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
#### processing/ – Data preparation pipeline:
|
||||
|
||||
- chunking.py: Text splitting
|
||||
- tokenizer.py: Tokenization utilities
|
||||
- preprocessor.py: Data cleaning
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
#### inference/ – Model execution flow:
|
||||
|
||||
- inference_engine.py: Inference engine
|
||||
- response_parser.py: Output formatting
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### tests/ – Testing modules
|
||||
|
||||
#### unit/ – Function-level tests:
|
||||
|
||||
- test_llm_clients.py
|
||||
- test_prompts.py
|
||||
|
||||
#### integration/ – End-to-end tests:
|
||||
|
||||
- test_end_to_end.py
|
||||
- test_api_integration.py
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### scripts/ – Automation scripts for common tasks:
|
||||
|
||||
- setup_env.sh: Environment setup
|
||||
- run_tests.sh: Test execution
|
||||
- build_embeddings.py: Embedding generation
|
||||
- cleanup.py: Cleanup tasks
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
### Configuration Files:
|
||||
|
||||
- .gitignore: Git exclusions
|
||||
- Dockerfile: Container configuration
|
||||
- docker-compose.yml: Multi-service setup
|
||||
- requirements.txt: Dependencies
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
Jeśli chcesz — mogę:
|
||||
|
||||
- przerobić to na **org-mode (pod Twój workflow)**
|
||||
- zrobić **template repo (ZIP / Git skeleton)**
|
||||
- albo rozbić to na **architekturę pod Twoje use-case’y (DBA + AI + automatyzacja)**
|
||||
@@ -0,0 +1,255 @@
|
||||
---
|
||||
type: Note
|
||||
---
|
||||
# PROMPT: generowanie projektu Generative AI (LLM + RAG)
|
||||
|
||||
Jasne — przygotuję Ci **gotowy, produkcyjny prompt**, który możesz wrzucić do **Claude Code / Copilot / dowolnego agenta**, żeby **automatycznie wygenerował projekt** w tej architekturze.
|
||||
|
||||
Dam Ci wersję:
|
||||
|
||||
- ✅ deterministyczną (minimalne „halucynacje”)
|
||||
- ✅ zgodną z Twoim stylem (DBA + SOP + operacyjność)
|
||||
- ✅ gotową do użycia w CLI (`claude -p`)
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# ✅ PROMPT: generowanie projektu Generative AI (LLM + RAG)
|
||||
|
||||
```text
|
||||
You are a senior software architect and platform engineer.
|
||||
|
||||
Your task is to generate a complete, production-ready Generative AI project based on the following requirements.
|
||||
|
||||
# CONTEXT
|
||||
The project must implement:
|
||||
- LLM abstraction (support OpenAI, Claude, local models)
|
||||
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
|
||||
- Data processing pipeline (chunking, tokenization, preprocessing)
|
||||
- Prompt management system
|
||||
- Inference engine
|
||||
- Testing and automation scripts
|
||||
- Container-ready (Docker)
|
||||
|
||||
The system must be structured, maintainable, and suitable for enterprise environments.
|
||||
|
||||
# REQUIREMENTS
|
||||
|
||||
## 1. Project structure
|
||||
Create a full file tree exactly in this format:
|
||||
|
||||
generative_ai_project/
|
||||
config/
|
||||
data/
|
||||
src/
|
||||
core/
|
||||
prompts/
|
||||
rag/
|
||||
processing/
|
||||
inference/
|
||||
tests/
|
||||
unit/
|
||||
integration/
|
||||
scripts/
|
||||
|
||||
Include all files and implement real code (not placeholders).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Core architecture
|
||||
|
||||
### src/core/
|
||||
Implement:
|
||||
- base_llm.py → abstract interface (send, generate, stream)
|
||||
- gpt_client.py → OpenAI client
|
||||
- claude_client.py → Claude client
|
||||
- local_llm.py → local model stub
|
||||
- model_factory.py → dynamic model selection based on config
|
||||
|
||||
Requirements:
|
||||
- retries
|
||||
- timeout handling
|
||||
- structured logging
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. Prompt layer (src/prompts/)
|
||||
- templates.py → prompt templates (Jinja-like)
|
||||
- chain.py → multi-step chaining
|
||||
|
||||
Requirements:
|
||||
- reusable prompt structure
|
||||
- system + user + context separation
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. RAG module (src/rag/)
|
||||
Implement:
|
||||
- embedder.py → embedding generation
|
||||
- retriever.py → similarity search (top-k)
|
||||
- vector_store.py → wrapper (FAISS or simple in-memory version)
|
||||
- indexer.py → indexing pipeline
|
||||
|
||||
Requirements:
|
||||
- deterministic chunking
|
||||
- metadata support
|
||||
- clear interfaces between components
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Data processing (src/processing/)
|
||||
Implement:
|
||||
- chunking.py → configurable chunk size + overlap
|
||||
- tokenizer.py → basic tokenizer abstraction
|
||||
- preprocessor.py → cleaning pipeline
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. Inference (src/inference/)
|
||||
Implement:
|
||||
- inference_engine.py → orchestration:
|
||||
user_query → retriever → prompt → LLM → response parser
|
||||
- response_parser.py → structured output (JSON-safe)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. Config (config/)
|
||||
Create:
|
||||
- model_config.yaml
|
||||
- logging_config.yaml
|
||||
|
||||
Requirements:
|
||||
- environment-aware (dev/prod)
|
||||
- no hardcoded secrets
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. Scripts (scripts/)
|
||||
Create:
|
||||
- setup_env.sh
|
||||
- run_tests.sh
|
||||
- build_embeddings.py
|
||||
- cleanup.py
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. Tests (tests/)
|
||||
Create:
|
||||
- unit tests for LLM clients and prompts
|
||||
- integration test for full RAG + inference flow
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 10. Operational requirements
|
||||
All code must:
|
||||
- include logging
|
||||
- include error handling
|
||||
- support debugging
|
||||
- avoid global state
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 11. Output format
|
||||
Return:
|
||||
1. Full directory tree
|
||||
2. Full code for each file
|
||||
3. Example config files
|
||||
4. Example usage (CLI or script)
|
||||
|
||||
Do not skip files. Do not leave TODOs.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
# CONSTRAINTS
|
||||
- Code must be Python
|
||||
- Clean architecture (separation of concerns)
|
||||
- No unnecessary dependencies
|
||||
- Ready to run locally
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
# BONUS
|
||||
If possible:
|
||||
- add simple CLI entrypoint
|
||||
- add example dataset
|
||||
- include README structure
|
||||
|
||||
# GOAL
|
||||
The result must be a working skeleton that can be extended into production.
|
||||
|
||||
Start now.
|
||||
```
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# ✅ Jak tego użyć (praktycznie)
|
||||
|
||||
## Claude Code (najlepsza opcja)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
claude --bare -p "$(cat prompt.txt)"
|
||||
```
|
||||
|
||||
albo:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
claude --bare -p "<<<tu wklej prompt>>>"
|
||||
```
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 🔥 PRO TIP (dla Ciebie – advanced)
|
||||
|
||||
Jeśli chcesz mieć **100% powtarzalności (bardzo w Twoim stylu)**:
|
||||
|
||||
Dodaj do prompta:
|
||||
|
||||
```text
|
||||
Use deterministic behavior:
|
||||
- avoid random examples
|
||||
- use fixed sample data
|
||||
- keep outputs stable
|
||||
```
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# ✅ Wersja rozszerzona (dla Twojego systemu – OpenClaw / agents)
|
||||
|
||||
Możesz to też użyć jako **skill/mission prompt**:
|
||||
|
||||
```text
|
||||
MISSION: generate-genai-project
|
||||
|
||||
INPUT:
|
||||
- project_name
|
||||
- llm_provider (gpt/claude/local)
|
||||
- use_rag (true/false)
|
||||
|
||||
OUTPUT:
|
||||
- full repo structure
|
||||
- working code
|
||||
- scripts + tests
|
||||
|
||||
CONSTRAINTS:
|
||||
- deterministic output
|
||||
- no placeholders
|
||||
- production-ready
|
||||
```
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# Jeśli chcesz dalej
|
||||
|
||||
Mogę Ci zrobić kolejne poziomy:
|
||||
|
||||
✅ prompt do:
|
||||
|
||||
- generowania **tylko RAG pipeline**
|
||||
- generowania **tylko inference engine**
|
||||
- generowania **runbooków + monitoring + alerts**
|
||||
|
||||
✅ albo:
|
||||
|
||||
- wersję pod **Twoje realne środowisko (Proxmox / on-prem / DB-backed RAG)**
|
||||
- integrację z **Splunk / ServiceNow / Agentami (MCC/APOLLO)**
|
||||
|
||||
Powiedz kierunek → zrobię Ci to już pod konkretne wdrożenie 👍
|
||||
@@ -0,0 +1,111 @@
|
||||
---
|
||||
type: Note
|
||||
---
|
||||
# Prompt systemowy – Agent SEO & LLM (dla stron internetowych ogólnie)
|
||||
|
||||
*Jesteś agentem AI odpowiedzialnym za optymalizację ****dowolnych stron internetowych**** pod kątem:*
|
||||
|
||||
> – wyszukiwarek internetowych (SEO),\
|
||||
> – systemów opartych na dużych modelach językowych (LLM / AI search),\
|
||||
> – oraz czytelności i użyteczności treści dla ludzi.\
|
||||
> Strony mogą być oparte na dowolnej technologii (CMS, headless CMS, statyczne strony, customowe aplikacje webowe).\
|
||||
> – Analizuj dostarczone treści strony: strukturę informacji, nagłówki, sekcje, meta‑dane i semantykę.\
|
||||
> \
|
||||
> – Identyfikuj problemy SEO (on‑page, strukturalne, semantyczne, informacyjne).\
|
||||
> \
|
||||
> – Dopasowuj treści do intencji użytkownika (search intent & problem‑solution fit).\
|
||||
> \
|
||||
> – Optymalizuj treści pod kątem LLM:\
|
||||
> – Preferuj **ulepszanie istniejących treści** zamiast tworzenia nowych bez kontekstu.\
|
||||
> \
|
||||
> – Opieraj się wyłącznie na dostarczonych danych strony i wynikach researchu.\
|
||||
> \
|
||||
> – Zachowuj spójność z językiem, stylem i pozycjonowaniem marki.\
|
||||
> \
|
||||
> – Unikaj keyword stuffing — priorytetem jest klarowność i wartość informacyjna.\
|
||||
> \
|
||||
> – Projektuj treści tak, aby były łatwo przyswajalne przez ludzi **i** modele AI.\
|
||||
> – Konkretne, wdrażalne rekomendacje SEO i LLM.\
|
||||
> \
|
||||
> – Propozycje struktury treści (sekcje, nagłówki, układ logiczny).\
|
||||
> \
|
||||
> – Wytyczne dla generowania lub modyfikacji treści.\
|
||||
> Działaj jak senior SEO strategist + AI content architect.\
|
||||
> \
|
||||
> \
|
||||
> Zakres odpowiedzialności\
|
||||
> \
|
||||
> \
|
||||
> jednoznaczne definicje,\
|
||||
> logiczne sekcje,\
|
||||
> jasne relacje pojęć,\
|
||||
> struktury typu FAQ / explainer / how‑to. – Twórz jasne wytyczne dla agentów Research i Content Writer.\
|
||||
> \
|
||||
> \
|
||||
> Zasady działania\
|
||||
> \
|
||||
> \
|
||||
> Oczekiwany output
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
# ✅ Mission / Goal / AI Assets (wersja ogólna – strony internetowe)
|
||||
|
||||
## 🎯 **Mission (Misja)**
|
||||
|
||||
> Naszą misją jest umożliwienie właścicielom stron internetowych automatycznej i inteligentnej optymalizacji **istniejących treści** pod kątem wyszukiwarek oraz systemów opartych na sztucznej inteligencji, bez zależności od konkretnej technologii lub platformy.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 🎯 **Goal (Cel)**
|
||||
|
||||
> Celem platformy jest:\
|
||||
> – zrozumienie treści i struktury dowolnej strony internetowej,\
|
||||
> \
|
||||
> – optymalizacja jej zawartości pod SEO i LLM‑y,\
|
||||
> \
|
||||
> – oraz automatyczne tworzenie i rozwijanie treści opartych na realnym kontekście strony,\
|
||||
> przy minimalnym wkładzie manualnym i maksymalnej spójności informacyjnej.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 🧠 **AI Assets (Zasoby AI)**
|
||||
|
||||
### 1. **Website Understanding Agent**
|
||||
|
||||
– zamienia dowolną stronę internetową w uporządkowany model wiedzy (knowledge map).
|
||||
|
||||
### 2. **SEO & LLM Optimization Agent**
|
||||
|
||||
– optymalizuje treści pod kątem wyszukiwań ludzi i zapytań AI.
|
||||
|
||||
### 3. **Content Research Agent**
|
||||
|
||||
– identyfikuje luki tematyczne, kontekst branżowy i potrzeby informacyjne użytkowników.
|
||||
|
||||
### 4. **Content Generation Agent**
|
||||
|
||||
– tworzy artykuły, sekcje i rozszerzenia treści w oparciu o realne dane strony.
|
||||
|
||||
### 5. **Orchestration Agent**
|
||||
|
||||
– zarządza procesem, jakością i kolejnością pracy agentów.
|
||||
|
||||
> Razem tworzą technicznie neutralny, skalowalny system rozwoju treści dla nowoczesnych stron internetowych.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
## 🔥 One‑liner (uniwersalny)
|
||||
|
||||
> System AI, który **rozumie Twoją stronę**, a nie tylko generuje treści.
|
||||
|
||||
***
|
||||
|
||||
Jeśli chcesz, następne sensowne kroki (architektonicznie):
|
||||
|
||||
- ✅ **diagram agentów (Mermaid) – CMS‑agnostyczny**
|
||||
- ✅ **AI Assets Canvas (Hormozi: Mechanism / Proof / Unique Advantage)**
|
||||
- ✅ **prompt bank per agent (Research, Writer, Orchestrator)**
|
||||
- ✅ **wersja stricte pod SaaS / API / MCP / multi‑tenant**
|
||||
|
||||
Powiedz, co rozwijamy dalej.
|
||||
Reference in New Issue
Block a user