Skalerbare arkitekturer til LLM-applikationer

Efterhånden som din LLM-applikation vokser, skal den kunne håndtere flere brugere og anmodninger uden at blive langsommere. Skalerbarhed sikrer, at din applikation forbliver responsiv og tilgængelig, selv under stor belastning. Det handler om at designe systemer, der kan vokse effektivt.

I denne lektion undersøger vi, hvordan du bygger LLM-applikationer, der kan håndtere høj trafik og skiftende krav.

Hvad gør LLM-applikationer særligt udfordrende at skalere?

• Svartid: LLM-API-kald kan tage tid og påvirke brugeroplevelsen.
• Omkostninger: Hver token koster penge, og skalering betyder et større tokenforbrug.
• Hastighedsgrænser: LLM-udbydere begrænser ofte antallet af anmodninger pr. minut.
• Håndtering af kontekst: Lagring og hentning af lange samtalehistorikker kan kræve mange ressourcer.
• Variation i svar: Det er nødvendigt at bevare en ensartet kvalitet på tværs af mange anmodninger.

Et vigtigt princip for skalerbarhed er at designe tilstandsløse komponenter:

• Tilstandsløs: Hver anmodning er uafhængig. Systemet husker ikke tidligere interaktioner fra den ene anmodning til den næste. Det gør det lettere at skalere horisontalt (tilføje flere servere).
• Tilstandsfuld: Hver anmodning afhænger af tidligere anmodninger (f.eks. ved at bevare en chathistorik i hukommelsen). Det er sværere at skalere, fordi tilstanden skal deles eller replikeres på tværs af servere.

For LLM-applikationer bør du tilstræbe tilstandsløs kernlogik og håndtere tilstanden eksternt (f.eks. i en database).

En belastningsfordeler fordeler indgående anmodninger på flere LLM-API-instanser eller endda forskellige udbydere. Det er afgørende for at:

• Forhindre, at et enkelt slutpunkt bliver en flaskehals.
• Hjælpe med at administrere og fordele API-hastighedsgrænser.
• Forbedre fejltolerancen ved at omdirigere anmodninger uden om slutpunkter, der er fejlramte.

Det svarer til at have flere kasser i en travl butik, så flere kunder kan blive ekspederet hurtigere.

Ved almindelige eller gentagne forespørgsler kan caching af LLM-svar reducere svartid og omkostninger markant:

• Gem LLM'ens resultat for et bestemt input.
• Hvis det samme input kommer igen, returneres det cachelagrede resultat med det samme.
• Det undgår overflødige LLM-kald og sparer tokens.

Overvej strategier til ugyldiggørelse af cachen nøje ved dynamisk indhold for at sikre, at indholdet er aktuelt.

LLM-kald kan tage tid. Asynkron behandling gør det muligt for din applikation at sende en anmodning og straks gå videre til andre opgaver i stedet for at vente på svaret.

• Brug køer til at behandle anmodninger i baggrunden.
• Underret brugerne, når LLM-svaret er klar (f.eks. via webhooks eller polling).

Det er afgørende for langvarige LLM-opgaver eller batchopgaver og forbedrer applikationens overordnede reaktionsevne.

Mikrotjenestearkitektur opdeler din LLM-applikation i mindre, uafhængige tjenester. Hver tjeneste kan skaleres, udvikles og implementeres separat.

• Én tjeneste til håndtering af prompts.
• En anden til LLM-interaktion og fortolkning.
• En separat tjeneste til datalagring eller RAG.

Denne modularitet øger skalerbarheden og modstandsdygtigheden og gør det muligt for teams at arbejde uafhængigt.

Meddelelseskøer (som Kafka eller RabbitMQ) fungerer som en buffer mellem forskellige dele af dit system. De er ideelle til at afkoble komponenter og håndtere trafikspidser.

• Producenter sender meddelelser (f.eks. LLM-anmodninger) til køen.
• Forbrugere (arbejderprocesser) henter meddelelser fra køen og behandler dem i deres eget tempo.

Det sikrer pålidelighed, forhindrer overbelastning af systemet og muliggør en kontrolleret forringelse under høj belastning.

Ved RAG (Retrieval Augmented Generation) eller ved bevarelse af samtalehistorik er effektiv og skalerbar datalagring afgørende:

• Brug vektordatabaser til hurtigt at hente relevante dokumenter i RAG-systemer.
• Brug relationelle eller NoSQL-databaser til lagring af brugersessioner, chathistorik og applikationsspecifikke data.

Valget af den rigtige database sikrer, at konteksten er hurtigt tilgængelig og kan skaleres sammen med datamængden.

Vi har gennemgået vigtige strategier til opbygning af skalerbare LLM-applikationer. Fra brug af tilstandsløse designs og belastningsfordeling til caching, asynkron behandling, mikrotjenester og effektiv kontekstlagring hjælper disse teknikker din applikation med at håndtere høj efterspørgsel, styre omkostningerne og bevare ydeevnen.

Husk disse arkitekturmønstre, når du designer dit næste LLM-projekt, så du sikrer, at det er robust og klar til at vokse!