


Membina Aplikasi LLM Pintar dengan Rantaian Bersyarat - Penyelaman Dalam
Dec 16, 2024 am 10:59 AMTL;DR
- Kuasai strategi penghalaan dinamik dalam aplikasi LLM
- Laksanakan mekanisme pengendalian ralat yang mantap
- Membina sistem pemprosesan kandungan berbilang bahasa yang praktikal
- Ketahui amalan terbaik untuk strategi degradasi
Memahami Penghalaan Dinamik
Dalam aplikasi LLM yang kompleks, input yang berbeza selalunya memerlukan laluan pemprosesan yang berbeza. Penghalaan dinamik membantu:
- Optimumkan penggunaan sumber
- Tingkatkan ketepatan tindak balas
- Tingkatkan kebolehpercayaan sistem
- Kawal kos pemprosesan
Reka Bentuk Strategi Laluan
1. Komponen Teras
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. Logik Pemilihan Laluan
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)
Kes Praktikal: Sistem Kandungan Berbilang Bahasa
1. Seni Bina Sistem
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. Perlaksanaan Pengendalian Ralat
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 )
Contoh Strategi Degradasi
1. Rantaian Fallback Model
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. Strategi Pecahan Kandungan
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
Amalan dan Syor Terbaik
-
Prinsip Reka Bentuk Laluan
- Pastikan laluan fokus dan khusus
- Laksanakan laluan sandaran yang jelas
- Pantau metrik prestasi laluan
-
Garis Panduan Pengendalian Ralat
- Melaksanakan strategi sandaran bergraduat
- Log ralat secara menyeluruh
- Sediakan amaran untuk kegagalan kritikal
-
Pengoptimuman Prestasi
- Cache keputusan penghalaan biasa
- Laksanakan pemprosesan serentak jika boleh
- Pantau dan laraskan ambang penghalaan
Kesimpulan
Rantai bersyarat adalah penting untuk membina aplikasi LLM yang mantap. Ambilan penting:
- Reka bentuk strategi penghalaan yang jelas
- Laksanakan pengendalian ralat menyeluruh
- Rancang untuk senario kemerosotan
- Pantau dan optimumkan prestasi
Atas ialah kandungan terperinci Membina Aplikasi LLM Pintar dengan Rantaian Bersyarat - Penyelaman Dalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat panas Tag

Artikel Panas

Alat panas Tag

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks

Cara Bekerja Dengan Dokumen PDF Menggunakan Python

Pengenalan kepada Flask: Menambah halaman kenalan

Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?
