Création d'applications LLM intelligentes avec des chaînes conditionnelles - Une plongée approfondie

TL;DR

• Maîtriser les stratégies de routage dynamique dans les applications LLM
• Implémenter des mécanismes robustes de gestion des erreurs
• Construire un système de traitement de contenu multilingue pratique
• Découvrez les meilleures pratiques en matière de stratégies de dégradation

Comprendre le routage dynamique

Dans les applications LLM complexes, différentes entrées nécessitent souvent des chemins de traitement différents. Le routage dynamique aide :

• Optimiser l'utilisation des ressources
• Améliorer la précision des réponses
• Améliorer la fiabilité du système
• Contrôler les coûts de traitement

Conception de stratégie de routage

1. Composants de base

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, List
import asyncio

class RouteDecision(BaseModel):
    route: str = Field(description="The selected processing route")
    confidence: float = Field(description="Confidence score of the decision")
    reasoning: str = Field(description="Explanation for the routing decision")

class IntelligentRouter:
    def __init__(self, routes: List[str]):
        self.routes = routes
        self.parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=RouteDecision)
        self.route_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """Analyze the following input and decide the best processing route.
            Available routes: {routes}
            Input: {input}
            {format_instructions}
            """
        )

2. Logique de sélection d'itinéraire

    async def decide_route(self, input_text: str) -> RouteDecision:
        prompt = self.route_prompt.format(
            routes=self.routes,
            input=input_text,
            format_instructions=self.parser.get_format_instructions()
        )

        chain = LLMChain(
            llm=self.llm,
            prompt=self.route_prompt
        )

        result = await chain.arun(input=input_text)
        return self.parser.parse(result)

Cas pratique : système de contenu multilingue

1. Architecture du système

class MultiLangProcessor:
    def __init__(self):
        self.router = IntelligentRouter([
            "translation",
            "summarization",
            "sentiment_analysis",
            "content_moderation"
        ])
        self.processors = {
            "translation": TranslationChain(),
            "summarization": SummaryChain(),
            "sentiment_analysis": SentimentChain(),
            "content_moderation": ModerationChain()
        }

    async def process(self, content: str) -> Dict:
        try:
            route = await self.router.decide_route(content)
            if route.confidence < 0.8:
                return await self.handle_low_confidence(content, route)

            processor = self.processors[route.route]
            result = await processor.run(content)
            return {
                "status": "success",
                "route": route.route,
                "result": result
            }
        except Exception as e:
            return await self.handle_error(e, content)

2. Implémentation de la gestion des erreurs

class ErrorHandler:
    def __init__(self):
        self.fallback_llm = ChatOpenAI(
            model_name="gpt-3.5-turbo",
            temperature=0.3
        )
        self.retry_limit = 3
        self.backoff_factor = 1.5

    async def handle_error(
        self, 
        error: Exception, 
        context: Dict
    ) -> Dict:
        error_type = type(error).__name__

        if error_type in self.error_strategies:
            return await self.error_strategies[error_type](
                error, context
            )

        return await self.default_error_handler(error, context)

    async def retry_with_backoff(
        self, 
        func, 
        *args, 
        **kwargs
    ):
        for attempt in range(self.retry_limit):
            try:
                return await func(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                if attempt == self.retry_limit - 1:
                    raise e
                await asyncio.sleep(
                    self.backoff_factor ** attempt
                )

Exemples de stratégies de dégradation

1. Modèle de chaîne de repli

class ModelFallbackChain:
    def __init__(self):
        self.models = [
            ChatOpenAI(model_name="gpt-4"),
            ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo"),
            ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-16k")
        ]

    async def run_with_fallback(
        self, 
        prompt: str
    ) -> Optional[str]:
        for model in self.models:
            try:
                return await self.try_model(model, prompt)
            except Exception as e:
                continue

        return await self.final_fallback(prompt)

2. Stratégie de regroupement de contenu

class ChunkingStrategy:
    def __init__(self, chunk_size: int = 1000):
        self.chunk_size = chunk_size

    def chunk_content(
        self, 
        content: str
    ) -> List[str]:
        # Implement smart content chunking
        return [
            content[i:i + self.chunk_size]
            for i in range(0, len(content), self.chunk_size)
        ]

    async def process_chunks(
        self, 
        chunks: List[str]
    ) -> List[Dict]:
        results = []
        for chunk in chunks:
            try:
                result = await self.process_single_chunk(chunk)
                results.append(result)
            except Exception as e:
                results.append(self.handle_chunk_error(e, chunk))
        return results

Meilleures pratiques et recommandations

1. Principes de conception d'itinéraires

   • Gardez les itinéraires ciblés et spécifiques
   • Mettre en œuvre des chemins de secours clairs
   • Surveiller les métriques de performances des itinéraires

2. Directives de gestion des erreurs

   • Mettre en œuvre des stratégies de repli graduées
   • Enregistrer les erreurs de manière exhaustive
   • Configurer des alertes en cas de pannes critiques

3. Optimisation des performances

   • Cache les décisions de routage courantes
   • Mettre en œuvre le traitement simultané lorsque cela est possible
   • Surveiller et ajuster les seuils de routage

Conclusion

Les chaînes conditionnelles sont cruciales pour créer des applications LLM robustes. Points clés à retenir :

• Concevoir des stratégies de routage claires
• Mettre en œuvre une gestion complète des erreurs
• Planifier des scénarios de dégradation
• Surveiller et optimiser les performances

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!