- LLM-i lüüs toimib abstraktsioonikihina, mis ühendab mitu tehisintellekti pakkujat ühe API-pääsupunkti alla.
- See võimaldab teil hallata kulusid, rakendada automaatseid varulahendusi ja vältida ainuõiguslikku sõltuvust ühest pakkujast (müüjaga seotust).
- See hõlbustab detailset jälgitavust ja andmete haldamist, tsentraliseerides turvalisuse ja tokenite kontrolli ettevõttekeskkondades.
Kujutage ette, et ehitate tehisintellekti rakendust ja alguses töötab kõik sujuvalt ühe mudeli abil. Aga siis projekt kasvab ja saate aru, et ühest müüjast ei piisa : teil on vaja GPT-4 võimsust arutluskäigu jaoks, Claude'i efektiivsust programmeerimiseks ja võib-olla avatud lähtekoodiga mudelit lihtsate ülesannete jaoks, mis ei lähe pankrotti. Siin lähevad asjad keeruliseks, sest igal ettevõttel on oma toimimisviis, oma erinevad API-võtmed ja täiesti erinevad vastusevormingud.
Iga mudeli jaoks eraldi koodi kirjutamisega kaasneva frustratsiooni vältimiseks sündisid LLM-lüüsid (LLM Gateways). Põhimõtteliselt toimivad need intelligentse liikluse haldurina, mis paikneb teie rakenduse ja mudeli pakkujate vahel. Kümne erineva SDK-ga võitlemise asemel ühendute ühe punktiga ja lüüs tegeleb teie päringu tõlkimise, sobivaima mudeli valimise ja eeltöödeldud vastuse tagastamisega, säästes teile hulga tehnilisi ja operatiivseid peavalusid.
Mis täpselt on LLM-i värav ja kuidas see töötab?
Lihtsamalt öeldes on see vahevara kiht, mis standardiseerib suhtlust suurte keelemudelitega. Selle peamine funktsioon on mudeli abstraktsioon , mis tähendab, et see peidab iga pakkuja üksikasju. Kui teie rakendus saadab päringu, võtab lüüs selle kinni, kontrollib teie õigusi, rakendab kiirusepiiranguid ja otsustab teie määratletud reeglite põhjal, millisele mudelile see saata.
Protsess toimub millisekundites ja järgib loogilist voogu: esmalt valideeritakse autentimine, seejärel tõlgitakse vorming (näiteks teisendatakse OpenAI-stiilis päring Anthropicuga ühilduvaks) ja lõpuks normaliseeritakse vastus, nii et teie rakendus saab andmed alati samas vormingus, olenemata sellest, kes teksti genereeris.
Probleemid, mida see igapäevaselt lahendab
Mudelite otse integreerimisel on oht müüjaga seotuks jääda , mis tähendab sisuliselt ühe müüjaga kinni jäämist, kuna vahetamine nõuaks poole rakenduse ümberkirjutamist. Värav katkestab need ahelad, võimaldades teil ühelt mudelilt teisele hüpata ühe konfiguratsiooniparameetri muutmisega, hõlbustades seeläbi paindlikumat mikroteenuste arhitektuuri .
Teine peavalu tekitav tegur on API killustatus. Google'i žetoonide voogesituse haldamine ei ole sama, mis Meta-žetoonide voogesituse haldamine. Värav ühendab need, välistades vajaduse hallata mitut pistikut. Lisaks lahendab see kulude haldamise kaose ; kuu lõpus viie erineva arve ülevaatamise asemel on teil tsentraliseeritud armatuurlaud, kus näete täpselt, kui palju iga meeskond või projekt kulutab.
Tootmiskeskkondade põhifunktsioonid
- Intelligentne marsruutimine ja A/B-testimine: Saate 10% liiklusest suunata uude mudelisse, et näha, kas see töötab paremini kui praegune, ilma et kasutaja muutust märkaks, või suunata lihtsad ülesanded odavatesse mudelitesse optimeerida eelarvet.
- Varu- ja vastupidavussüsteemid: Kui OpenAI jookseb kokku või annab liigsete päringute tõttu 429 vea, saab värav päringu automaatselt Claude'ile või Gemini'le suunata, tagades teenuse jätkumise. kunagi lõpeta töötamist.
- Jälgitavus ja jälgitavus: See võimaldab teil logida iga päringu, mõõta latentsusaega ja analüüsida, kus arutlusahel ebaõnnestub, integreerides seda sageli jälgimistööriistadega. silu vead reaalajas.
- Turvalisus ja juhtimine: API-võtmed ei ole koodis laiali pillutatud, vaid salvestatud turvalises kohas. Lisaks saab rakendada sisufiltreid ja tundlike andmete (PII) redigeerimine enne kui teave välisele teenusepakkujale edastatakse.
Kõige silmapaistvamate lahenduste analüüs
Turul on valikuid igale maitsele. Kui otsite midagi lihtsat ja suure kataloogiga, on OpenRouter loogiline valik, kuna see pakub juurdepääsu sadadele mudelitele väga lihtsa ettemaksusüsteemiga ja ilma vajaduseta oma infrastruktuuri hallata.
Neile, kes eelistavad täielikku kontrolli ja ei soovi, et nende andmed liiguksid läbi kolmandate osapoolte serverite, on LiteLLM avatud lähtekoodiga lahenduste kuldstandard. See on isehostiv ja võimaldab hallata eelarveid iga kasutaja kohta, kuigi selle sujuvaks toimimiseks tootmiskeskkonnas on vaja Pythoni ja Redise oskust. Teisest küljest keskendub Portkey ettevõtlussektorile, paistes silma oma vastavussertifikaatide, näiteks HIPAA, ja täiustatud juhtimistööriistade poolest.
Saadaval on integreeritumaid lahendusi, näiteks Braintrust , mis mitte ainult ei marsruuti, vaid ühendab ka värava hindamis- ja jälgimisplatvormiga, võimaldades ebaõnnestunud jäljest automaatselt test teha. Samuti leiame Helicone'i , mis paistab silma kulude ja mõõdikute analüüsis, ning Inworld Routeri , mis on tänu oma natiivsele TTS-integratsioonile suuresti suunatud kõnerakendustele.
Tehnilised kaalutlused: värav või otsene API?
Värava seadistamine pole alati vajalik. Kui teie projekt on väike ja kasutate ainult ühte mudelit, tooks selle kihi lisamine kaasa vaid minimaalse ja ebavajaliku latentsuse (3–10 ms), kuigi latentsust on võimalik jõudluse optimeerimiseks diagnoosida . Kuid niipea, kui lisate teise pakkuja või vajate süsteemi vastupidavust katkestustele, muutub värav hädavajalikuks.
Oluline on seda eristada traditsioonilisest API-lüüsist (nagu Kong või Nginx). Samal ajal kui traditsiooniline API-lüüs haldab üldist HTTP-liiklust, saab LLM-lüüs aru märkidest , teab, milline mudel sobib iga ülesande jaoks kõige paremini, ja haldab vastuse semantikat. See erineb ka agendilüüsist, mis mitte ainult ei saada päringut, vaid koordineerib keerukaid sammude, tööriistade ja mälu vooge.
Eduka rakendamise strateegiad
Katastroofilise kasutuselevõtu vältimiseks on kõige parem alustada väikesest. Kõigepealt looge enne uute mudelite lisamist oma kõige sagedamini kasutatava marsruudi kulude nähtavus . Seejärel seadistage eelarvehoiatused, et vältida agendi lõputut tsüklit teie konto üleöö tühjendamast.
Väga kasulik tehnika on semantilise vahemällu salvestamise rakendamine . See võimaldab süsteemil tagastada salvestatud vastuse, kui keegi esitab eelmisega väga sarnase küsimuse, ilma et kulutaks tokeneid või aega. Ja muidugi on oluline testida varuvariante testimiskeskkonnas, simuleerides reaalseid katkestusi, et tagada liikluse õige ümbersuunamine ilma lõppkasutajale veateateta.
Tehisintellekti ökosüsteem areneb nii kiiresti, et ühele tehnoloogiale lootmine on tarbetu risk. Tsentraliseeritud halduskihi rakendamine võimaldab insenerimeeskondadel kartmatult uute mudelitega katsetada, kulusid detailselt kontrollida ja tagada rakenduse stabiilsus väliste tarnijate tõrgete korral, muutes selle iga tänapäevase tehisintellekti süsteemi arhitektuuri nurgakiviks .