費用対効果の高いマルチモデルシステムの構築: GPT- GPT- 実装ガイド-Python チュートリアル-php.cn

費用対効果の高いマルチモデルシステムの構築: GPT- GPT- 実装ガイド

Barbara Streisand

リリース： 2024-11-20 04:56:01

オリジナル

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Building a Cost-Effective Multi-Model System: GPT- GPT- Implementation Guide

TL;DR

GPT-4 と GPT-3.5 の利点を効果的に組み合わせる方法を学びます
マルチモデルシステムのコスト最適化戦略をマスター
LangChain に基づく実用的な実装ソリューション
詳細なパフォーマンス指標とコストの比較

なぜ複数モデルのコラボレーションなのか?

実際のビジネスシナリオでは、次のような課題に直面することがよくあります。

GPT-4 は優れたパフォーマンスを発揮しますが、コストが高くなります (1,000 トークンあたり約 0.03 ドル)
GPT-3.5 は費用対効果が高いですが、特定のタスクではパフォーマンスが低下します (約 $0.002/1,000 トークン)
タスクが異なれば、必要なモデルのパフォーマンスレベルも異なります

理想的なソリューションは、タスクの複雑さに基づいて適切なモデルを動的に選択し、コストを管理しながらパフォーマンスを確保することです。

システムアーキテクチャ設計

コアコンポーネント

タスクアナライザー: タスクの複雑さを評価します
ルーティングミドルウェア: モデル選択戦略
コストコントローラー: 予算管理とコスト追跡
パフォーマンスモニター: 応答品質評価

ワークフロー

ユーザー入力を受信します
タスクの複雑さの評価
モデル選定の決定
実行と監視
結果の品質検証

詳細な実装

1. 基本的な環境設定

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.callbacks import get_openai_callback
from typing import Dict, List, Optional
import json

# Initialize models
class ModelPool:
    def __init__(self):
        self.gpt4 = ChatOpenAI(
            model_name="gpt-4",
            temperature=0.7,
            max_tokens=1000
        )
        self.gpt35 = ChatOpenAI(
            model_name="gpt-3.5-turbo",
            temperature=0.7,
            max_tokens=1000
        )

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2. タスク複雑度アナライザー

class ComplexityAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.complexity_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            "Analyze the complexity of the following task, return a score from 1-10:\n{task}"
        )
        self.analyzer_chain = LLMChain(
            llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo"),
            prompt=self.complexity_prompt
        )

    async def analyze(self, task: str) -> int:
        result = await self.analyzer_chain.arun(task=task)
        return int(result.strip())

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3. インテリジェントルーティングミドルウェア

class ModelRouter:
    def __init__(self, complexity_threshold: int = 7):
        self.complexity_threshold = complexity_threshold
        self.model_pool = ModelPool()
        self.analyzer = ComplexityAnalyzer()

    async def route(self, task: str) -> ChatOpenAI:
        complexity = await self.analyzer.analyze(task)
        if complexity >= self.complexity_threshold:
            return self.model_pool.gpt4
        return self.model_pool.gpt35

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4. コストコントローラー

class CostController:
    def __init__(self, budget_limit: float):
        self.budget_limit = budget_limit
        self.total_cost = 0.0

    def track_cost(self, callback_data):
        cost = callback_data.total_cost
        self.total_cost += cost
        if self.total_cost > self.budget_limit:
            raise Exception("Budget exceeded")
        return cost

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5. 完全なシステム導入

class MultiModelSystem:
    def __init__(self, budget_limit: float = 10.0):
        self.router = ModelRouter()
        self.cost_controller = CostController(budget_limit)

    async def process(self, task: str) -> Dict:
        model = await self.router.route(task)

        with get_openai_callback() as cb:
            response = await model.agenerate([[task]])
            cost = self.cost_controller.track_cost(cb)

        return {
            "result": response.generations[0][0].text,
            "model": model.model_name,
            "cost": cost
        }

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実用例

顧客サービスの例を通してシステムを実証してみましょう:

async def customer_service_demo():
    system = MultiModelSystem(budget_limit=1.0)

    # Simple query - should route to GPT-3.5
    simple_query = "What are your business hours?"
    simple_result = await system.process(simple_query)

    # Complex query - should route to GPT-4
    complex_query = """
    I'd like to understand your return policy. Specifically:
    1. If the product has quality issues but has been used for a while
    2. If it's a limited item but the packaging has been opened
    3. If it's a cross-border purchase
    How should these situations be handled? What costs are involved?
    """
    complex_result = await system.process(complex_query)

    return simple_result, complex_result

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