Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Membina Aplikasi LLM Pintar dengan Rantaian Bersyarat - Penyelaman Dalam

Membina Aplikasi LLM Pintar dengan Rantaian Bersyarat - Penyelaman Dalam

Linda Hamilton
Lepaskan: 2024-12-16 10:59:13
asal
714 orang telah melayarinya

Building Intelligent LLM Applications with Conditional Chains - A Deep Dive

TL;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}
            """
        )
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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
                )
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

Amalan dan Syor Terbaik

  1. Prinsip Reka Bentuk Laluan

    • Pastikan laluan fokus dan khusus
    • Laksanakan laluan sandaran yang jelas
    • Pantau metrik prestasi laluan
  2. Garis Panduan Pengendalian Ralat

    • Melaksanakan strategi sandaran bergraduat
    • Log ralat secara menyeluruh
    • Sediakan amaran untuk kegagalan kritikal
  3. 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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan