Choosing a primary large language model can take an afternoon. Handling what happens when it fails is the real engineeri

ഒരു പ്രൈമറി ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ (LLM) തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഒരു ഉച്ചനേരം മതിയാകും. എന്നാൽ അത് പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ എന്തുചെയ്യണം എന്ന് കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് യഥാർത്ഥ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ജോലി.

മിക്ക ടീമുകളും എല്ലാം ശരിയായി നടക്കുന്നു എന്ന് കരുതുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾക്കായിട്ടാണ് (happy path) തയ്യാറെടുക്കുന്നത്. അവർ വൃത്തിയുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യത പരിശോധിക്കുന്നു, മികച്ച ഇൻപുട്ടുകൾക്കായി പ്രോംപ്റ്റുകൾ പരിഷ്കരിക്കുന്നു, ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ അവ വിന്യസിക്കുന്നു. എന്നാൽ പ്രൊഡക്ഷൻ ട്രാഫിക് എത്തുമ്പോൾ കാര്യങ്ങൾ മാറുന്നു. തിരക്കുള്ള സമയങ്ങളിൽ മോഡൽ ടൈം ഔട്ട് ആകാം, വെള്ളിയാഴ്ച വൈകുന്നേരങ്ങളിൽ തെറ്റായ JSON ഫോർമാറ്റുകൾ നൽകാം, അല്ലെങ്കിൽ വില പുതുക്കിയതിന് ശേഷം പെട്ടെന്ന് മൂന്നിരട്ടി ചിലവ് വരാം. മോഡൽ പരാജയപ്പെടാൻ ആരും തയ്യാറെടുക്കാത്തതുകൊണ്ട്, നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധയോടെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത AI ഫീച്ചർ ഒരു ബാധ്യതയായി മാറുന്നു.

ഗൗരവകരമായ ഏതൊരു മൾട്ടി-മോഡൽ ആപ്ലിക്കേഷനിലും, ഫാള்பാക്ക് (fallback) നിയമങ്ങൾ എന്നത് പിന്നീട് ചിന്തിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങളല്ല. അവ അടിസ്ഥാനപരമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറാണ്. പ്രൈമറി മോഡൽ പതറുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും ഉപയോക്താക്കൾ നിലനിൽക്കുമോ അതോ പോകുമോ എന്നത്.

വ്യക്തമായ പരാജയ സൂചനകളിൽ നിന്ന് തുടങ്ങുക

എന്തിനോടാണ് നിങ്ങൾ പ്രതികരിക്കുന്നത് എന്ന് കൃത്യമായി അറിയാതെ ഒരു ഫാള்பാക്ക് സ്ട്രാറ്റജി നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഓരോ ഔട്ട്‌ബൗണ്ട് മോഡൽ കോളും നിരീക്ഷിക്കാനും (instrumenting), പരാജയങ്ങളെ കൃത്യമായ, നടപടിയെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന സൂചനകളായി തരംതിരിക്കാനും തുടങ്ങുക.

ഒരു പ്രൊവൈഡറുടെ എൻഡ്‌പോയിന്റ് ഹാങ്ങ് ആകുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന API ടൈം ഔട്ടുകൾ ശ്രദ്ധിക്കുക. ട്രാഫിക് പെട്ടെന്ന് കൂടുമ്പോഴോ പ്രതിമാസ ക്വാട്ടകൾ തീരുമ്പോഴോ ഉണ്ടാകുന്ന റേറ്റ് ലിമിറ്റ് എററുകൾ — സാധാരണയായി HTTP 429s — ശ്രദ്ധിക്കുക. നിങ്ങളുടെ പാഴ്സർ പൈപ്പ്‌ലൈൻ തകരാറിലാക്കുന്ന തെറ്റായ JSON ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ ശ്രദ്ധിക്കുക. HTTP തലത്തിൽ വിജയകരമായി തോന്നുമെങ്കിലും ഉപയോഗപ്രദമായ ഉള്ളടക്കം ഇല്ലാത്ത ശൂന്യമായതോ അപൂർണ്ണമായതോ ആയ മറുപടികൾ ശ്രദ്ധിക്കുക. ടൈം ഔട്ട് ആകുന്നതിന് മുമ്പ് ചാറ്റ് അനുഭവം മോശമാക്കുന്ന ഉയർന്ന ലേറ്റൻസി (latency) ശ്രദ്ധിക്കുക. ഉപയോക്താവിന്റെ ഇൻപുട്ട് മോഡലിന്റെ പരിധിക്കപ്പുറം വളരുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന കോൺടെക്സ്റ്റ് ലെങ്ത് ഓവർഫ്ലോ (context length overflow) ശ്രദ്ധിക്കുക. എല്ലാറ്റിലും വെച്ച് ഏറ്റവും സൂക്ഷ്മമായ പരാജയമായ ക്വാളിറ്റി റിഗ്രഷൻ (quality regression) ശ്രദ്ധിക്കുക: അതായത്, മോഡൽ മറുപടി നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, പ്രൊവൈഡർ വശത്തുണ്ടായ ഒരു അപ്‌ഡേറ്റിന് ശേഷം അതിന്റെ ഉത്തരങ്ങൾ അപ്രസക്തമാവുകയോ, അവ്യക്തമാവുകയോ, ഫോർമാറ്റിംഗ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ അവഗണിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.

ഈ ഓരോ സൂചനയും വ്യത്യസ്തമായ പ്രതികരണങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു ടൈം ഔട്ട് വന്നാൽ വീണ്ടും ശ്രമിക്കാം (retry). തെറ്റായ JSON ആണെങ്കിൽ മറ്റൊരു മോഡലിലേക്ക് മാറാം. റേറ്റ് ലിമിറ്റ് ആണെങ്കിൽ മറ്റൊരു പ്രൊവൈഡറെ ഉപയോഗിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം.

ഫാള்பാക്ക് വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുക

എല്ലാ ജോലികൾക്കും ഒരേ ഫാള்பാക്ക് നിയമം ഉപയോഗിക്കുന്നത് വലിയ അപകടങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും. ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ടിനും ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട് ഡാറ്റാ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ ജോലിക്കും വിപരീത സ്വഭാവമുള്ള ആവശ്യങ്ങളാണുള്ളത്. നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്ക് അനുസൃതമായി ഫാള்பാക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക.

Chatbots-ന് വേഗതയും സംഭാഷണത്തിന്റെ ഒഴുക്കും ആവശ്യമാണ്. അല്പം പൊതുവായ ഉത്തരങ്ങൾ ഉപയോക്താക്കൾ അംഗീകരിച്ചേക്കാം, എന്നാൽ അഞ്ച് സെക്കൻഡ് നീളുന്ന നിശബ്ദത അവർക്ക് സഹിക്കാനാവില്ല. നിങ്ങളുടെ പ്രൈമറി മോഡൽ പതുക്കെയായാൽ, വേഗതയേറിയ ഒരു ബാക്കപ്പിലേക്ക് മാറുന്നതാണ് ഉചിതം — പലപ്പോഴും അതേ മോഡൽ ഫാമിലിയിലെ ചെറിയ വേരിയന്റുകളോ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു പ്രൊവൈഡറുടെ സ്പീഡ്-ടയർ (speed-tier) സേവനങ്ങളോ ഉപയോഗിക്കാം. സംഭാഷണം തടസ്സമില്ലാതെ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുക.

RAG systems-ന് കൃത്യത ആവശ്യമാണ്. വെക്റ്റർ സെർച്ച്, റീറാങ്കിംഗ്, അല്ലെങ്കിൽ വെബ് ക്രോളിംഗ് എന്നിങ്ങനെ റിട്രീവലിനായി നിങ്ങൾ ഇതിനകം ചിലവ് đã നടത്തിയിട്ടുണ്ട്. ജനറേറ്റർ നൽകിയിട്ടുള്ള കോൺടെക്സ്റ്റ് കൃത്യമായി പാലിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടാൽ, ആ പ്രയത്നമെല്ലാം പാഴാകും. വേഗത കുറവാണെങ്കിൽ പോലും, കൃത്യമായി നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കാനും ദീർഘമായ കോൺടെക്സ്റ്റ് മനസ്സിലാക്കാനും കഴിവുള്ള ഒരു മോഡലിലേക്ക് മാറുന്നതാണ് നല്ലത്.

Coding tools-ന് ലോജിക് ആവശ്യമാണ്. ഡെവലപ്പർമാർക്ക് മനോഹരമായ വിശദീകരണങ്ങളേക്കാൾ ശരിയായ സിന്റാക്സും (syntax) സാധുവായ API കോളുകളുമാണ് വേണ്ടത്. പ്രൈമറി മോഡൽ തെറ്റായ ഫംഗ്ഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയോ (hallucinating) എഡ്ജ് കേസുകൾ ഒഴിവാക്കുകയോ ചെയ്താൽ, കോഡിംഗിനായി പ്രത്യേകം തയ്യാറാക്കിയ (fine-tuned) ഒരു മോഡലിലേക്ക് മാറുന്നതാണ് ഉചിതം. കംപൈൽ ചെയ്യാൻ പാകത്തിലുള്ള ഔട്ട്‌പുട്ടിനായി അല്പം ലേറ്റൻസി സഹിക്കാൻ തയ്യാറാവുക.

JSON extraction-ന് ഘടന (structure) ആവശ്യമാണ്. സ്ട്രക്ചേർഡ് ജനറേഷൻ വളരെ സെൻസിറ്റീവ് ആണ്. ഒരു ബ്രാക്കറ്റ് വിട്ടുപോയാലോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു കോട്ട് (quote) തെറ്റായി വന്നാലോ അത് ഡാറ്റാബേസ് റെക്കോർഡിംഗിനെ ബാധിക്കും. പ്രൈമറി മോഡൽ സ്കീമകൾ പാലിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടാൽ, ഒരു തവണ കൂടി ശ്രമിക്കുക, അതിനുശേഷം ഫോർമാറ്റിംഗിൽ മികച്ച വിശ്വാസ്യതയുള്ള ഒരു മോഡലിലേക്ക് മാറുക. വിചിത്രമെന്നു തോന്നാമെങ്കിലും, നിർദ്ദേശങ്ങൾ കൃത്യമായി പാലിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ചെറിയ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും ഈ കാര്യത്തിൽ വലിയ മോഡലുകളെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കാറുണ്ട്.

Automation and batch jobs-ന് ചിലവ് നിയന്ത്രണം ആവശ്യമാണ്. ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട് ക്ലാസിഫയറുകൾ, ലോഗ് സമ്മറൈസറുകൾ, നോട്ടിഫിക്കേഷൻ ജനറേറ്ററുകൾ എന്നിവ നിരന്തരം പ്രവർത്തിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കും. പ്രൈമറി മോഡലിന്റെ വില പെട്ടെന്ന് കൂടിയാൽ അത് വലിയ സാമ്പത്തിക ബാധ്യതയാകാം. ഇത്തരം അത്ര നിർണ്ണമല്ലാത്ത ജോലികൾക്കായി കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ളതും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ ഒരു മോഡൽ സ്റ്റാൻഡ്‌ബൈയിൽ (standby) സൂക്ഷിക്കുക. ഔട്ട്‌പുട്ട് ക്വാളിറ്റി അല്പം കുറഞ്ഞാലും ബിസിനസ്സിനെ അത് കാര്യമായി ബാധിക്കില്ല.

മോഡൽ മാറ്റുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ പരിമിതികൾ മനസ്സിലാക്കുക

മോഡലുകൾ അന്ധമായി മാറ്റുന്നത് പുതിയ പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കും. ഒരു ശക്തമായ മോഡലിൽ നിന്ന് ദുർബലമായ ഒന്നിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ, ബാക്കപ്പ് മോഡൽ സൂക്ഷ്മമായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ തെറ്റായി മനസ്സിലാക്കുകയും അത് തുടർന്നുള്ള പിശകുകൾക്ക് കാരണമാവുകയും ചെയ്തേക്കാം. എന്നാൽ ഒരു വലിയ മോഡലിലേക്ക് മാറുന്നതിലൂടെ ക്വാളിറ്റി പ്രശ്നം പരിഹരിക്കപ്പെട്ടേക്കാം, പക്ഷേ മണിക്കൂറുകൾക്കുള്ളിൽ നിങ്ങളുടെ ബജറ്റ് തകരാം.

ഏതെങ്കിലും ഒരു മോഡലിനെ ഫാള்பാക്ക് സ്റ്റാറ്റസിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിന് മുമ്പ്, ആറ് ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അത് പരിശോധിക്കുക.

• മോഡൽ ശേഷി (Model capability): ഇതിന് പ്രോംപ്റ്റ് ടൈപ്പ് ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ, അതോ ഇത് മറ്റൊരു രീതിയിൽ പരാജയപ്പെടുമോ?
• ഭാഷാ പിന്തുണ (Language support): നിങ്ങളുടെ ബാക്കപ്പ് മോഡൽ ഇംഗ്ലീഷിൽ മികച്ചതാകാം, എന്നാൽ ഹിന്ദി, സ്പാനിഷ് അല്ലെങ്കിൽ ജാപ്പനീസ് ഭാഷകളിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ നൽകാൻ (hallucinate) സാധ്യതയുണ്ട്.
• കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ സൈസ് (Context window size): നിങ്ങളുടെ ഇൻപുട്ട് 50,000 ടോക്കണുകൾ ആണെങ്കിൽ, 16,000 ടോക്കൺ പരിധിയുള്ള ഒരു ഫോളബാക്ക് (fallback) വിവരങ്ങൾ മുറിച്ചുമാറ്റുകയും അർത്ഥം നഷ്ടപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.
• ലേറ്റൻസി (Latency): നിങ്ങളുടെ പ്രദേശത്ത് ചില പ്രൊവൈഡർമാർ മറ്റുള്ളവരേക്കാൾ സ്ഥിരമായി വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം.
• ഓരോ റിക്വസ്റ്റിനും വരുന്ന ചിലവ് (Cost per request): ഒരു പരമാവധി പരിധി നിശ്ചയിക്കുക. തിരക്കുള്ള സമയങ്ങളിൽ ഫോളബാക്ക് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ എത്ര ചിലവ് വരുമെന്ന് മുൻകൂട്ടി അറിയുക.
• ഔട്ട്‌പുട്ട് വിശ്വാസ്യത (Output reliability): ഇത് എല്ലാ തവണയും ഔട്ട്‌പുട്ട് ഫോർമാറ്റ് കൃത്യമായി പാലിക്കുമോ, അതോ ചിലപ്പോൾ മാത്രം മതിയോ?

ഫലപ്രദമായ നാല് ഫോളബാക്ക് രീതികൾ

എല്ലാ പരാജയങ്ങൾക്കും ഒരേ പരിഹാരമല്ല വേണ്ടത്. വിവിധതരം ഫോളബാക്ക് രീതികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ടൂൾകിറ്റ് തയ്യാറാക്കി അവ കൃത്യമായി ഉപയോഗിക്കുക.

റീട്രൈ ഫോളബാക്ക് (Retry fallback). താൽക്കാലികമായ നെറ്റ്‌വർക്ക് പിശകുകൾക്കും പ്രൊവൈഡർ തടസ്സങ്ങൾക്കും വേണ്ടി, എക്സ്പോണൻഷ്യൽ ബാക്ക്ഓഫ് (exponential backoff) ഉപയോഗിച്ച് അതേ മോഡൽ വീണ്ടും പരീക്ഷിക്കുക. തെറ്റായ ഔട്ട്‌പുട്ട് ലഭിക്കുമ്പോഴോ കോൺടെക്സ്റ്റ് പരിധി കഴിഞ്ഞാലോ വീണ്ടും ശ്രമിക്കരുത് — ഒരേ തെറ്റായ പ്രോംപ്റ്റ് തന്നെ വീണ്ടും അയക്കുന്നത് കൊണ്ട് കാര്യമായ ഗുണമൊന്നും ഉണ്ടാവില്ല.

ഇക്വിവാലന്റ് ഫോളബാക്ക് (Equivalent fallback). നിങ്ങളുടെ പ്രധാന പ്രൊവൈഡർ പ്രവർത്തനരഹിതമാകുമ്പോഴോ വേഗത കുറയുമ്പോഴോ, മറ്റൊരു പ്രൊവൈഡറിൽ നിന്നുള്ള സമാനമായ മോഡലിലേക്ക് മാറുന്ന രീതിയാണിത്. ഒരു ഫ്രോണ്ടിയർ മോഡലിൽ (frontier model) നിന്ന് സമാനമായ നിലവാരമുള്ള മറ്റൊരു മോഡലിലേക്ക് മാറുന്നത് പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ വലിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താതെ തന്നെ ഔട്ട്‌പുട്ട് നിലവാരം നിലനിർത്താൻ സഹായിക്കും.

ചെപ്പായ ഫോളബാക്ക് (Cheaper fallback). അത്ര പ്രധാനമല്ലാത്ത ജോലികൾക്കായി കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ള ഒരു മോഡൽ മാറ്റിവെക്കുക. കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ള മോഡലിന് പ്രയാസമുണ്ടായാൽ, വിലകൂടിയ ടോക്കണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം ആ ഫീച്ചറിന്റെ ഗുണനിലവാരം കുറച്ച് ഉപയോഗപ്രദമായ രീതിയിൽ മാത്രം നിലനിർത്തുക.

ശക്തമായ ഫോളബാക്ക് (Stronger fallback). ഇത് കേൾക്കുമ്പോൾ വിപരീതമായി തോന്നാം, പക്ഷേ ഇത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഒരു മിഡ്-ടിയർ മോഡലിന് സങ്കീർണ്ണമായ യുക്തികൾ (reasoning), ബഹുതല ഗണിതക്രിയകൾ, അല്ലെങ്കിൽ സൂക്ഷ്മമായ നിയമപരമായ വിശകലനങ്ങൾ എന്നിവ ചെയ്യാൻ കഴിയാതെ വരുമ്പോൾ, കൂടുതൽ ശേഷിയുള്ള ഒരു മോഡലിലേക്ക് മാറുന്ന രീതിയാണിത്. വരുമാനത്തെയോ സുരക്ഷയെയോ സംരക്ഷിക്കേണ്ട പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളിൽ മാത്രം ഇത് ഉപയോഗിക്കുക.

ലോജിക് നിങ്ങളുടെ ആർക്കിടെക്ചറിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുക

ആപ്ലിക്കേഷൻ കോഡിലെ പലയിടങ്ങളിലായി ഫോളബാക്ക് ലോജിക് വിതരണം ചെയ്യരുത്. റൂട്ടിംഗിനെ ഒരു ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറായി കാണുക. ഓരോ ടാസ്കിനും അനുയോജ്യമായ മോഡലുകളുടെ ക്രമീകൃതമായ പട്ടിക തയ്യാറാക്കുന്ന ഒരു മിഡിൽവെയർ ലെയർ നിർമ്മിക്കുക. ഇതിൽ ഓരോ മോഡലിനും അതിന്റേതായ ടൈമൗട്ട് പരിധി (timeout threshold), റീട്രൈ പോളിസി (retry policy), സർക്യൂട്ട് ബ്രേക്കർ (circuit breaker) എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കണം.

ഫോളബാക്ക് സംഭവങ്ങളെ പ്രധാനപ്പെട്ട മെട്രിക്സുകളായി കണക്കാക്കി നിരീക്ഷിക്കുക. എറർ റേറ്റുകൾ (Error rates) ഒരു മോഡൽ പ്രവർത്തനരഹിതമാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഫോളബാക്ക് റേറ്റുകൾ (fallback rates) ആ ജോലിക്ക് ആ മോഡൽ അനുയോജ്യമല്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം 30 അല്ലെങ്കിൽ 40 ശതമാനം സമയവും ഫോളബാക്കിനെയാണ് ആശ്രയിക്കുന്നതെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രധാന മോഡൽ ആ ജോലിക്കായി ശരിയായ രീതിയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല എന്നാണ് അർത്ഥം. ഇത് നിങ്ങളുടെ എറർ ഹാൻഡ്‌ലിംഗ് മാത്രമല്ല, മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുപ്പും പുനർമൂല്യനിർണ്ണയം ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ സൂചനയാണ്.

കൃത്യമായ ബജറ്റ് നിശ്ചയിക്കുക. ഫോളബാക്ക് എന്നത് അനിയന്ത്രിതമായ ചിലവാകരുത്. തിരക്കുള്ള സമയത്ത് നിങ്ങൾ ഒരു പ്രീമിയം മോഡലിലേക്ക് മാറുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു മിനിറ്റിൽ എത്ര റിക്വസ്റ്റുകൾ വരെ അയക്കാം എന്നതിന് പരിധി നിശ്ചയിക്കുക. നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത (uptime) സംരക്ഷിക്കുന്ന അതേ ജാഗ്രതയോടെ തന്നെ സാമ്പത്തിക കാര്യങ്ങളും സംരക്ഷിക്കുക.

യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണം

നിങ്ങൾ ഒരു ഡെമോയ്ക്കുവേണ്ടിയല്ല ഇത് നിർമ്മിക്കുന്നത്. മറിച്ച്, API സാവധാനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയും, ഉപഭോക്താവ് കാത്തുനിൽക്കുകയും, എഐ ബില്ല് ഇരട്ടിയായതെന്തുകൊണ്ട് എന്ന് ഫിനാൻസ് ടീം ചോദിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ചൊവ്വാഴ്ച ഉച്ചകഴിഞ്ഞ് 3 മണിക്ക് വേണ്ടിയാണ് നിങ്ങൾ ഇത് നിർമ്മിക്കുന്നത്. മികച്ച ഒരു ഫോളബാക്ക് സ്ട്രാറ്റജി ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ നിലനിൽപ്പ് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം ഒരേപോലെ നിലനിർത്തുന്നു, കൂടാതെ ചിലവുകൾ മുൻകൂട്ടി പ്രവചിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ പ്രധാന മോഡൽ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. എന്നാൽ അത് പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ എന്ത് സംഭവിക്കണം എന്ന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ അതിനേക്കാൾ ഇരട്ടി സമയം ചെലവഴിക്കുക.

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

Community: GyaanSetu AI on Telegram