Wdrażanie rurociągów LLM bez rozbijania banku

Problem kosztów w produkcyjnej sztucznej inteligencji

Przejście od prototypu do produkcji często powoduje dziesięcio- do pięćdziesięciokrotny wzrost kosztów wnioskowania. Użycie tokena skaluje się wraz z ruchem, a bez starannej architektury miesięczne rachunki mogą szybko przekroczyć wartość wygenerowaną przez system.

Buforowanie semantyczne

Wiele zapytań produkcyjnych jest semantycznie podobnych, nawet jeśli różnią się leksykalnie. Semantyczna pamięć podręczna mapująca osadzanie przychodzących zapytań na poprzednie odpowiedzi może wyeliminować od trzydziestu do sześćdziesięciu procent zbędnych wywołań wnioskowania przy minimalnym wpływie na jakość odpowiedzi.

Trasowanie modelu

Nie każde żądanie wymaga modelu granicznego. Lekki klasyfikator może kierować proste zapytania do mniejszych, tańszych modeli, rezerwując drogie modele do naprawdę złożonych zadań. To wielopoziomowe podejście zazwyczaj zmniejsza koszty o czterdzieści procent lub więcej.