Skalbara arkitekturer för LLM-applikationer

När LLM-applikationen växer behöver den kunna hantera fler användare och förfrågningar utan att bli långsammare. Skalbarhet säkerställer att appen förblir responsiv och tillgänglig även under hög belastning. Det handlar om att utforma system som kan växa effektivt.

I den här lektionen utforskar Ni hur man bygger LLM-applikationer som kan hantera hög trafik och föränderliga krav.

Vad gör LLM-applikationer särskilt utmanande att skala?

• Fördröjning: LLM API-anrop kan ta tid och påverka användarupplevelsen.
• Kostnad: Varje token kostar pengar, och skalning innebär högre tokenanvändning.
• Hastighetsbegränsningar: LLM-leverantörer begränsar ofta antalet förfrågningar per minut.
• Kontexthantering: Att lagra och hämta långa konversationshistoriker kan kräva mycket resurser.
• Variabla svar: Att upprätthålla en jämn kvalitet över många förfrågningar.

En viktig princip för skalbarhet är att utforma tillståndslösa komponenter:

• Tillståndslös: Varje förfrågan är oberoende. Systemet kommer inte ihåg tidigare interaktioner från en förfrågan till nästa. Det gör horisontell skalning enklare (genom att lägga till fler servrar).
• Tillståndsbaserad: Varje förfrågan beror på tidigare förfrågningar (t.ex. när en chatthistorik bevaras i minnet). Detta är svårare att skala eftersom tillståndet måste delas eller replikeras mellan servrar.

För LLM-appar bör Ni eftersträva tillståndslös kärnlogik och hantera tillstånd externt (t.ex. i en databas).

En lastbalanserare distribuerar inkommande förfrågningar över flera LLM API-instanser eller till och med olika leverantörer. Detta är avgörande för att:

• Förhindra att en enskild slutpunkt blir en flaskhals.
• Hjälpa till att hantera och fördela API:ernas hastighetsbegränsningar.
• Förbättra feltåligheten genom att dirigera trafiken runt slutpunkter som inte fungerar.

Det liknar att ha flera kassor i en välbesökt butik för att kunna betjäna fler kunder snabbare.

För vanliga eller upprepade frågor kan cachning av LLM-svar drastiskt minska fördröjning och kostnad:

• Lagra LLM:ens resultat för en viss indata.
• Om samma indata kommer igen returnerar Ni det cachade resultatet omedelbart.
• Detta undviker onödiga LLM-anrop och sparar token.

Överväg noggrant strategier för cache-invalidering av dynamiskt innehåll för att säkerställa att informationen är aktuell.

LLM-anrop kan ta tid. Asynkron bearbetning gör det möjligt för applikationen att skicka en förfrågan och omedelbart gå vidare till andra uppgifter i stället för att vänta på svaret.

• Använd köer för att behandla förfrågningar i bakgrunden.
• Informera användarna när LLM-svaret är klart (t.ex. via webhooks eller polling).

Detta är avgörande för långvariga LLM-uppgifter eller batchuppgifter och förbättrar applikationens övergripande responsivitet.

Mikrotjänstarkitektur delar upp LLM-applikationen i mindre, oberoende tjänster. Varje tjänst kan skalas, utvecklas och driftsättas separat.

• En tjänst för prompthantering.
• En annan för LLM-interaktion och tolkning.
• En separat tjänst för datalagring eller RAG.

Denna modularitet förbättrar skalbarhet och motståndskraft och gör det möjligt för team att arbeta självständigt.

Meddelandeköer (som Kafka eller RabbitMQ) fungerar som en buffert mellan olika delar av systemet. De passar utmärkt för att frikoppla komponenter och hantera trafiktoppar.

• Producenter skickar meddelanden (t.ex. LLM-förfrågningar) till kön.
• Konsumenter (arbetarprocesser) hämtar meddelanden från kön och behandlar dem i sin egen takt.

Detta säkerställer tillförlitlighet, förhindrar att systemet överbelastas och möjliggör en kontrollerad försämring under hög belastning.

För RAG (Retrieval Augmented Generation) eller bevarande av konversationshistorik är effektiv och skalbar datalagring avgörande:

• Använd vektordatabaser för snabb hämtning av relevanta dokument i RAG-system.
• Använd relationsdatabaser eller NoSQL-databaser för att lagra användarsessioner, chatthistorik och applikationsspecifika data.

Genom att välja rätt databas blir kontexten snabbt tillgänglig och kan skalas i takt med datamängden.

Vi har gått igenom viktiga strategier för att bygga skalbara LLM-applikationer. Från tillståndslös design och lastbalansering till cachning, asynkron bearbetning, mikrotjänster och effektiv kontextlagring hjälper dessa tekniker appen att hantera hög belastning, kontrollera kostnader och upprätthålla prestandan.

Ha dessa arkitekturmönster i åtanke när Ni utformar nästa LLM-projekt för att säkerställa att det är robust och redo att växa!