ಒಂದು ಪ್ರೈಮರಿ ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಮಧ್ಯಾಹ್ನದ ಕೆಲಸವಾಗಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದು ವಿಫಲವಾದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು ನಿಜವಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು 'ಹ್ಯಾಪಿ ಪಾತ್' (happy path) ಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅವರು ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರ್ಶ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ (deploy). ನಂತರ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಬರುತ್ತದೆ. ಪೀಕ್ ಅವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಟೈಮ್‌ಔಟ್ ಆಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ, ಶುಕ್ರವಾರದ ಸಂಜೆಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾದ (malformed) JSON ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಬೆಲೆ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಆದ ನಂತರ ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಮೂರು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ AI ಫೀಚರ್ ಒಂದು ಹೊರೆಯಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಯಾರೂ ಯೋಜಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ಯಾವುದೇ ಗಂಭೀರವಾದ ಮಲ್ಟಿ-ಮಾಡಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ನಿಯಮಗಳು (fallback rules) ಕೇವಲ ನಂತರದ ಆಲೋಚನೆಯಲ್ಲ. ಅವು ಮೂಲ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳಾಗಿವೆ (core infrastructure). ಪ್ರೈಮರಿ ಮಾಡೆಲ್ ಎಡವುವಾಗ ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಬಳಕೆದಾರರು ಉಳಿಯುತ್ತಾರೋ ಅಥವಾ ಹೋಗುತ್ತಾರೋ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿಫಲತೆಯ ಸಂಕೇತಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ

ನೀವು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದು ನಿಖರವಾಗಿ ತಿಳಿಯದೆ ನೀವು ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್‌ಬೌಂಡ್ ಮಾಡೆಲ್ ಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ವಿಫಲತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಕೇತಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.

ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ನ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಹ್ಯಾಂಗ್ ಆದಾಗ API ಟೈಮ್‌ಔಟ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. ರೇಟ್ ಲಿಮಿಟ್ ದೋಷಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ — ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ HTTP 429ಗಳು — ಇವು ನೀವು ಅತಿಯಾದ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅಥವಾ ಮಾಸಿಕ ಕೋಟಾಗಳನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಪಾರ್ಸರ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಮಾಡುವ ಅಮಾನ್ಯ (invalid) JSON ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. HTTP ಹಂತದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ಸಿನಂತೆ ಕಾಣುವ ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ಉಪಯುಕ್ತ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದ ಖಾಲಿ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. ಯಾವುದೇ ಹಾರ್ಡ್ ಟೈಮ್‌ಔಟ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ಚಾಟ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಳಂಬ (high latency) ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ವಿಂಡೋ ಮೀರಿ ಬೆಳೆದಾಗ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಉದ್ದದ ಓವರ್‌ಫ್ಲೋ (context length overflow) ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ. ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಇಳಿಕೆ (quality regression) ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ವಿಫಲತೆಯಾಗಿದೆ: ಮಾಡೆಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರೊವೈಡರ್-ಸೈಡ್ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ನಂತರ ಅದರ ಉತ್ತರಗಳು ದಿಕ್ಕು ತಪ್ಪಬಹುದು, ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದು.

ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಕೇತವು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಬೇಕು. ಟೈಮ್‌ಔಟ್ ಆದಾಗ ಮರುಪ್ರಯತ್ನ (retry) ಮಾಡುವುದು ಸೂಕ್ತ. ತಪ್ಪಾದ JSON ಬಂದಾಗ ಮಾಡೆಲ್ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತ. ರೇಟ್ ಲಿಮಿಟ್ ಎಂದರೆ ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬೇರೆ ಪ್ರೊವೈಡರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗಬಹುದು ಎಂದರ್ಥ.

ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ನಿಯಮವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ವಿಪತ್ತಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಷನ್ ಕೆಲಸಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ.

Chatbotsಗಳಿಗೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ವೇಗ (conversational momentum) ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಕ್ಷಮಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಐದು ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಕ್ಷಮಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೈಮರಿ ಮಾಡೆಲ್ ನಿಧಾನವಾದರೆ, ವೇಗವಾದ ಬ್ಯಾಕಪ್‌ಗೆ ಬದಲಾಗಿ — ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದೇ ಮಾಡೆಲ್ ಕುಟುಂಬದ ಸಣ್ಣ ರೂಪ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಬ್ಬ ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ನ ಸ್ಪೀಡ್-ಟಿಯರ್ ಆಫರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಿರಿ.

RAG systemsಗಳಿಗೆ ನಿಖರತೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ರಿಟ್ರಿವಲ್ (retrieval) ಗಾಗಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಪಾವತಿಸಿದ್ದೀರಿ — ವೆಕ್ಟರ್ ಸರ್ಚ್, ರೀರಾಂಕಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಬಹುಶಃ ವೆಬ್ ಕ್ರಾಲದ ಮೂಲಕ. ಜನರೇಟರ್ ನೀಡಲಾದ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಗೌರವಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಆ ಎಲ್ಲಾ ಕೆಲಸ ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುವ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ-ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಬದಲಾಗಿ, ಅದು ನಿಧಾನವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ.

Coding toolsಗಳಿಗೆ ತರ್ಕ (logic) ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸುಲಲಿತವಾದ ವಿವರಣೆಗಳಿಗಿಂತ ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯವಾದ API ಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರೈಮರಿ ಮಾಡೆಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು (hallucinating) ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಿಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಕೋಡ್ ಮೇಲೆ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಬದಲಾಗಿ. ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಿರುವ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಳಂಬವನ್ನು (latency) ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಿ.

JSON extractionಗೆ ರಚನೆ (structure) ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಬಹಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದುದು. ಒಂದು ಮಿಸ್ಸಿಂಗ್ ಬ್ರಾಕೆಟ್ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಕ್ವೋಟ್ ಡಾಟಾಬೇಸ್ ರೈಟ್ ಅನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೈಮರಿ ಮಾಡೆಲ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಅನುಸರಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಒಮ್ಮೆ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ನಂತರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಬದಲಾಗಿ. ವಿಚಿತ್ರವೆಂದರೆ, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಪಾಲಿಸಲು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಣ್ಣ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಸೃಜನಶೀಲ ದೊಡ್ಡ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

Automation and batch jobsಗಳಿಗೆ ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಬ್ಯಾಕ್‌ಗ್ರೌಂಡ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್‌ಗಳು, ಲಾಗ್ ಸಮ್ಮರೈಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನೋಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತಿರುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೈಮರಿ ಮಾಡೆಲ್ ಬೆಲೆ ಏರಿಕೆಯಾದರೆ, ನಿರ್ವಹಣಾ 가능한 ದೈನಂದಿನ ಬಿಲ್ ಬಜೆಟ್ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಈ ಅತಿ ಅವಶ್ಯಕವಲ್ಲದ (non-critical) ಹಾದಿಗಳಿಗಾಗಿ ಅಗ್ಗದ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡ್‌ಬೈನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆಯಾದರೆ, ವ್ಯವಹಾರದ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪರಿಣಾಮ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ

ಕುರುಡಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಬಲವಾದ ಮಾಡೆಲ್‌ನಿಂದ ದುರ್ಬಲ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಹೋದರೆ, ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮಾಡೆಲ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರದ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವಂತಹ ಕಸದಂತಹ (garbage) ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಏರಿದರೆ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಕೆಲವೇ ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಬಜೆಟ್ ಮೀರಬಹುದು.

ಯಾವುದೇ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಏರಿಸುವ ಮೊದಲು, ಆರು ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (audit).

  • ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (Model capability): ಇದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದೇ ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತದೆಯೇ?
  • ಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲ (Language support): ನಿಮ್ಮ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ಹಿಂದಿ, ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಅಥವಾ ಜಪಾನೀಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಭ್ರಮಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (hallucinate) ನೀಡಬಹುದು.
  • ಸಂದರ್ಭದ ವಿಂಡೋ ಗಾತ್ರ (Context window size): ನಿಮ್ಮ ಇನ್‌ಪುಟ್ 50,000 ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, 16,000-ಟೋಕನ್ ಮಿತಿಯಿರುವ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಿ ಅರ್ಥವನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ನಾಶಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
  • ವಿಳಂಬ (Latency): ನಿಮ್ಮ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
  • ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಗೆ ತಗಲುವ ವೆಚ್ಚ (Cost per request): ಒಂದು ಗರಿಷ್ಠ ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ನ ವೆಚ್ಚ ಎಷ್ಟು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
  • ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ (Output reliability): ಇದು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಕೇವಲ ಮಂಗಳವಾರ ಮಾತ್ರವೇ?

ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ನಾಲ್ಕು ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಮಾದರಿಗಳು

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಹಾರ ಬೇಕಿಲ್ಲ. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು (toolkit) ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಿ.

ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ (Retry fallback). ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ನ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಥಗಿತಕ್ಕಾಗಿ, ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಬ್ಯಾಕ್‌ಆಫ್ (exponential backoff) ಬಳಸಿ ಅದೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ದೋಷಪೂರಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭದ ಅತಿಯಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದಾಗಿ (context overflow) ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಮಾಡಬೇಡಿ — ಒಂದೇ ತಪ್ಪು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಅಲ್ಪ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸಮಾನ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ (Equivalent fallback). ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರೊವೈಡರ್ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಾಗ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ (throttled), ಬೇರೆ ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ನ ಅಂತಹದೇ ಮಾದರಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ. ಒಂದು ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ ಮಾಡೆಲ್‌ನಿಂದ (frontier model) ಪ್ರಹಂಗತ ವರ್ಗದ ಮತ್ತೊಂದು ಮಾದಲಿಗೆ ಬದಲಾಗುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮರುಬರವಣಿಗೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡುತ್ತದೆ.

ಅಗ್ಗದ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ (Cheaper fallback). ಅತಿ ಮುಖ್ಯವಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೀಸಲಿಡಿ. ಅಗ್ಗದ ಆಯ್ಕೆಯು ಕಷ್ಟವಾದರೆ, ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯದ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಯಿಸುವ ಬದಲು ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು ಸುಗಮವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ (degrade gracefully).

ಬಲಿಷ್ಠ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ (Stronger fallback). ಇದು ವಿಪರೀತವೆಂದು ಅನಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಮಧ್ಯಮ ಹಂತದ ಮಾದರಿಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ತರ್ಕ, ಬಹು-ಹಂತದ ಗಣಿತ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕಾನೂನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಫಲವಾದಾಗ, ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗೆ ಏರಿಕೆ ಮಾಡಿ. ನಿಖರತೆಯು ಆದಾಯ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಬಳಕೆದಾರರ ಹಾದಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಮಿತವಾಗಿ ಬಳಸಿ.

ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನಲ್ಲಿ ತರ್ಕವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ try-catch ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಚದುರಿಸಬೇಡಿ. ರೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿ (infrastructure) ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗಳ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಪಟ್ಟಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವ (map) ಒಂದು ಮಿಡ್ಲ್‌ವೇರ್ ಪದರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಟೈಮೌಟ್ ಮಿತಿ, ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬ್ರೇಕರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಲಿ.

ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಾಗಿ (first-class metrics) ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ದೋಷದ ದರಗಳು (Error rates) ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ; ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ದರಗಳು ಮಾದರಿಯು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಯಾವಾಗ ಸರಿಯಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ 30 ಅಥವಾ 40 ಪ್ರತಿಶತ ಸಮಯ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಆಗುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾದರಿಯು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದರ್ಥ. ಇದು ಕೇವಲ ನಿಮ್ಮ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನೀಡುವ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.

ಸ್ಪಷ್ಟ ಬಜೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ. ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಎಂದಿಗೂ ಅನಿಯಮಿತ ಚೆಕ್ ಆಗಿರಬಾರದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಮಾದರಿಗೆ ಏರಿಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಪ್ರತಿ ನಿಮಿಷದ ಏರಿಕೆ ಮಾಡಿದ ವಿನಂತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್‌ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತೀರೋ ಅದೇ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಹಣವನ್ನೂ ರಕ್ಷಿಸಿ.

ನಿಜವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆ

ನೀವು ಕೇವಲ ಡೆಮೊಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ನೀವು ಮಂಗಳವಾರ ಮಧ್ಯಾಹ್ನ 3 ಗಂಟೆಯ ಸಮಯಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಅಂದು API ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಕಾಯುತ್ತಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ತಂಡವು AI ಬಿಲ್ ಏಕೆ ದ್ವಿಗುಣಗೊಂಡಿತು ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ಪರಿಪಕ್ವವಾದ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ತಂತ್ರವು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಡುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆರಿಸಿ. ಆದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಿರಾಶೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಎರಡರಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯಯಿಸಿ.

ಮೂಲ: How to Design AI Model Fallback Rules for Multi-Model Apps

ಸಮುದಾಯ: GyaanSetu AI on Telegram