Маршрутизация на основе моделей машинного обучения(MLMR)

Маршрутизация на основе моделей машинного обучения: Обзор

Специализированный подход к маршрутизации, использующий дискриминативные модели (классификаторы), дообученные на размеченных данных, для принятия решений о маршрутизации; логика маршрутизации кодируется непосредственно в весах модели, а не в промптах, что обеспечивает инференс менее чем за 10 мс для высоконагруженных агентных ИИ-систем, которым требуются детерминированные и объяснимые решения о маршрутизации

• •Supervised fine-tuning on domain-specific routing data
• •Ultra-low latency inference (<10ms) without generation
• •Routing logic encoded in model parameters
• •Confidence scores and calibrated probabilities
• •Synthetic data augmentation via LLMs
• •Model drift detection and retraining triggers
• •Explainable routing decisions via attention weights
• •Integration with MLOps pipelines for continuous improvement