Synopsys

01Problem

Interesariusze potrzebowali jednego miejsca, żeby oceniać wiele LLM według tych samych kryteriów i wybierać model do NLP, automatyzacji wsparcia, generowania treści i analizy danych – zamiast rozproszonych eksperymentów.

02Wybrany wkład

Budowałem i utrzymywałem komponenty UI wielokrotnego użytku dla korporacyjnej platformy ewaluacji LLM, z naciskiem na spójny UX produktu. Pomagałem szeregować backlog frontendu, ważąc nakład i oczekiwany efekt, i wpływałem na kierunek techniczny przez standardy kodu i praktyki implementacji. Pracowałem z produktem i designem, żeby decyzje UX i priorytety roadmapy pokrywały się z potrzebami interesariuszy.

• Zbudowałem komponenty UI wielokrotnego użytku do porównywania modeli i próbnego wnioskowania
• Pomagałem szeregować backlog produktu, ważąc nakład i efekt
• Wpływałem na kierunek techniczny frontendu przez standardy kodu i praktyki implementacji
• Pracowałem z produktem i designem nad decyzjami UX i priorytetami roadmapy

03Kontekst systemu

UI produktu na React i Next.js, style Tailwind CSS: porównywanie LLM i próbne wnioskowanie. TypeScript w całym torze. Docker jest w środowisku dostawy. Trening modeli i wagi modeli nie wchodziły w ten udział.

04Skala i ograniczenia

• UI produktu do porównywania modeli i próbnego wnioskowania
• Komponenty wielokrotnego użytku z jednolitym językiem interfejsu
• Standardy inżynierskie i proces dostawy w istniejącym zespole produktowym

05Wynik

Powierzchnie frontendowe produktu do benchmarkowania i porównywania LLM, dostarczone jako UI wielokrotnego użytku, nie jednorazowe ekrany. Własności samych modeli tu nie deklaruję.

• Komponenty UI wielokrotnego użytku dla korporacyjnego produktu ewaluacji LLM
• Standardy frontendu i praktyki dostawy wspólne dla zespołu

06Stack

• React
• Next.js
• JavaScript
• TypeScript
• Tailwind CSS
• Docker