- LLM šliuzas veikia kaip abstrakcijos sluoksnis, sujungiantis kelis dirbtinio intelekto teikėjus po vienu API prieigos tašku.
- Tai leidžia valdyti išlaidas, įdiegti automatinius atsarginius sprendimus ir išvengti išskirtinės priklausomybės nuo vieno tiekėjo (priklausomybės nuo tiekėjo).
- Tai palengvina išsamų stebėjimą ir duomenų valdymą, centralizuodama saugumą ir žetonų kontrolę įmonės aplinkoje.
Įsivaizduokite, kad kuriate dirbtinio intelekto programą ir iš pradžių viskas veikia sklandžiai su vienu modeliu. Tačiau vėliau projektas auga ir suprantate, kad vieno tiekėjo nepakanka : jums reikia GPT-4 galios samprotavimui, Claude efektyvumo programavimui ir galbūt atvirojo kodo modelio paprastoms užduotims, kurios neištuštins piniginės. Čia viskas pasidaro sudėtinga, nes kiekviena įmonė turi savo darbo būdą, savo atskirus API raktus ir visiškai skirtingus atsakymų formatus.
Siekiant išvengti nusivylimo rašant atskirą kodą kiekvienam modeliui, gimė LLM šliuzai. Iš esmės jie veikia kaip išmanus srauto valdytojas, esantis tarp jūsų programos ir modelio teikėjų. Užuot kovoję su dešimčia skirtingų SDK, jungiatės prie vieno taško, o šliuzas pasirūpina jūsų užklausos vertimu, tinkamiausio modelio pasirinkimu ir iš anksto apdoroto atsakymo grąžinimu, taip sutaupant daugybę techninių ir operacinių problemų.
Kas tiksliai yra LLM vartai ir kaip jie veikia?
Paprastai tariant, tai yra tarpinės programinės įrangos sluoksnis, standartizuojantis bendravimą su didžiaisiais kalbų modeliais. Pagrindinė jo funkcija yra modelio abstrakcija , o tai reiškia, kad jis paslepia kiekvieno teikėjo specifiką. Kai jūsų programa siunčia užklausą, šliuzas ją perima, patikrina jūsų teises, taiko greičio apribojimus ir, remdamasis jūsų apibrėžtomis taisyklėmis, nusprendžia, kuriam modeliui ją siųsti.
Procesas vyksta per milisekundes ir laikosi loginės sekos: pirmiausia patikrinamas autentifikavimas, tada konvertuojamas formatas (pavyzdžiui, „OpenAI“ stiliaus užklausa konvertuojama į suderinamą su „Anthropic“) ir galiausiai normalizuojamas atsakymas, kad jūsų programa visada gautų duomenis tuo pačiu formatu, nepriklausomai nuo to, kas sugeneravo tekstą.
Problemos, kurias jis išsprendžia kasdien
Jei modelius integruosite tiesiogiai, rizikuojate būti pririšti prie vieno tiekėjo, t. y. būti pririštiems prie vieno tiekėjo, nes norint perjungti reikėtų perrašyti pusę programos. Šliuzas nutraukia šias grandines, leisdamas pereiti nuo vieno modelio prie kito pakeičiant vieną konfigūracijos parametrą, taip sudarant sąlygas lankstesnei mikropaslaugų architektūrai .
Dar vienas galvos skausmas – API fragmentacija. „Google“ žetonų srautinio perdavimo valdymas nėra tas pats, kas „Meta“ žetonų srautinio perdavimo valdymas. Šliuzas tai sujungia, todėl nereikia tvarkyti kelių jungčių. Be to, jis išsprendžia išlaidų valdymo chaosą : užuot peržiūrėję penkias skirtingas sąskaitas faktūras mėnesio pabaigoje, turite centralizuotą ataskaitų suvestinę, kurioje galite tiksliai matyti, kiek išleidžia kiekviena komanda ar projektas.
Pagrindinės gamybos aplinkos funkcijos
- Pažangus maršrutizavimas ir A/B testavimas: Galite nukreipti 10 % srauto į naują modelį, kad pamatytumėte, ar jis veikia geriau nei dabartinis, vartotojui nepastebint pakeitimo, arba nukreipti paprastas užduotis į nebrangius modelius, kad optimizuoti biudžetą.
- Atsarginės ir atsparumo sistemos: Jei „OpenAI“ sugenda arba pateikia 429 klaidą dėl per didelio užklausų skaičiaus, šliuzas gali automatiškai nukreipti užklausą į „Claude“ arba „Gemini“, užtikrindamas, kad jūsų paslauga tęstųsi. niekada nenustoti dirbti.
- Stebimumas ir sekimas: Tai leidžia registruoti kiekvieną užklausą, matuoti delsą ir analizuoti, kur samprotavimo grandinė neveikia, dažnai integruojant su sekimo įrankiais. derinimo klaidos realiuoju laiku.
- Saugumas ir valdymas: API raktai nėra išmėtyti po visą kodą, o saugomi saugioje vietoje. Be to, galima taikyti turinio filtrus ir neskelbtinų duomenų (PII) redagavimas prieš siunčiant informaciją išoriniam tiekėjui.
Išskirtiniausių sprendimų analizė
Rinkoje yra variantų kiekvienam skoniui. Jei ieškote kažko paprasto su didžiuliu katalogu, „OpenRouter“ yra logiškas pasirinkimas, nes jis siūlo prieigą prie šimtų modelių su labai paprasta išankstinio mokėjimo sistema ir nereikia valdyti savo infrastruktūros.
Tiems, kurie pageidauja visiškos kontrolės ir nenori, kad jų duomenys būtų perduodami per trečiųjų šalių serverius, „LiteLLM“ yra auksinis standartas atvirojo kodo sprendimuose. Jis yra savarankiškai talpinamas ir leidžia valdyti biudžetus kiekvienam vartotojui, nors sklandžiam veikimui gamybinėje aplinkoje reikalingi „Python“ ir „Redis“ įgūdžiai. Kita vertus, „Portkey“ daugiausia dėmesio skiria įmonių sektoriui, išsiskirdama atitikties sertifikatais, tokiais kaip HIPAA, ir pažangiais valdymo įrankiais .
Yra labiau integruotų sprendimų, tokių kaip „Braintrust“ , kuris ne tik nukreipia duomenis, bet ir sujungia šliuzą su vertinimo ir stebėjimo platforma, leisdamas nepavykusį sekimą automatiškai tapti testu. Taip pat randame „Helicone“ , kuris puikiai atlieka sąnaudų ir metrikos analizę, ir „Inworld Router“ , kuris dėl savo integruotos TTS yra labai pritaikytas balso programoms.
Techniniai aspektai: šliuzas ar tiesioginė API?
Šliuzo nustatymas ne visada būtinas. Jei jūsų projektas mažas ir naudojate tik vieną modelį, šio sluoksnio pridėjimas sukeltų tik minimalų, nereikalingą delsą (nuo 3 iki 10 ms), nors galima diagnozuoti delsą , siekiant optimizuoti našumą. Tačiau kai tik pridedate antrą tiekėją arba reikia, kad sistema būtų atspari sutrikimams, šliuzas tampa nepakeičiamas.
Svarbu jį atskirti nuo tradicinio API šliuzo (pvz., „Kong“ ar „Nginx“). Nors tradicinis API šliuzas tvarko bendrą HTTP srautą, LLM šliuzas supranta žetonus , žino, kuris modelis geriausiai tinka kiekvienai užduočiai, ir valdo atsakymo semantiką. Jis taip pat skiriasi nuo agento šliuzo, kuris ne tik siunčia užklausą, bet ir koordinuoja sudėtingus veiksmų, įrankių ir atminties srautus.
Sėkmingo įgyvendinimo strategijos
Norint išvengti pražūtingo diegimo, geriausia pradėti nuo mažų dalykų. Pirmiausia, prieš pridėdami daugiau modelių, nustatykite dažniausiai naudojamo maršruto išlaidų matomumą . Tada nustatykite biudžeto įspėjimus, kad agento nesibaigiantis ciklas neištuštintų jūsų paskyros per naktį.
Labai naudinga technika yra semantinio kaupimo įdiegimas . Tai leidžia sistemai grąžinti išsaugotą atsakymą, jei kas nors užduoda klausimą, labai panašų į ankstesnį, negaištant žetonų ar laiko. Ir, žinoma, labai svarbu išbandyti atsarginius sprendimus testavimo aplinkoje, imituojant realius sutrikimus, siekiant užtikrinti, kad srautas būtų teisingai nukreiptas, o galutinis vartotojas negautų klaidos.
Dirbtinio intelekto ekosistema tobulėja taip sparčiai, kad pasikliauti viena technologija yra nereikalinga rizika. Centralizuoto valdymo sluoksnio įdiegimas leidžia inžinierių komandoms be baimės eksperimentuoti su naujais modeliais, kruopščiai kontroliuoti išlaidas ir užtikrinti programos stabilumą susidūrus su išorinių tiekėjų gedimais, todėl tai yra bet kurios šiuolaikinės dirbtinio intelekto sistemos architektūros kertinis akmuo .