วิธีการนำ LLM มาใช้ในผลิตภัณฑ์ของคุณโดยไม่ทำให้ต้นทุนหรือความหน่วงพุ่งสูงจนเกินควบคุม

การสร้างเดโม AI นั้นทำได้ง่าย เพียงแค่คุณมี API key เขียน prompt แล้วนำไปโชว์ให้ทีมดู

จากนั้นคุณก็ปล่อยใช้งานจริง เมื่อมีทราฟฟิกเข้ามา ต้นทุนของคุณจะพุ่งสูงขึ้นและความหน่วง (latency) ก็จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

การเปลี่ยนจากเดโมไปสู่ผลิตภัณฑ์จริงจำเป็นต้องมีการทำ cost and latency engineering และนี่คือวิธีการทำ

ควบคุมเอาต์พุตของคุณ

API ส่วนใหญ่คิดค่าบริการตามจำนวน token โดย output tokens จะมีราคาแพงกว่า input tokens

หลายคนเสียเวลาไปกับการปรับแต่ง prompt ให้สั้นลง แต่กลับปล่อยให้โมเดลตอบยาวเหยียด ซึ่งนี่คือความผิดพลาด

เพื่อประหยัดทั้งเงินและเวลา ให้จำกัดเอาต์พุตดังนี้:

  • ขอผลลัพธ์เป็น JSON
  • ขอคำตอบเพียงประโยคเดียว
  • กำหนดขีดจำกัด max_tokens
  • บอกให้โมเดลตอบอย่างกระชับ

คำตอบที่สั้นกว่าจะเร็วกว่าและราคาถูกกว่า

หยุดการเรียกใช้งานที่ไม่จำเป็น

วิธีประหยัดที่ดีที่สุดคือการไม่เรียกใช้โมเดลเลย

  • ใช้ caching: เก็บคำตอบสำหรับคำถามที่พบบ่อย การใช้ semantic cache สามารถช่วยได้หากคำถามมีความคล้ายคลึงกันแต่ไม่เหมือนกันทุกประการ
  • ใช้ routing: อย่าใช้โมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงานง่ายๆ ให้ใช้โมเดลขนาดเล็กที่มีราคาถูกสำหรับการทำ classification และเก็บโมเดลราคาแพงไว้สำหรับงานที่ซับซ้อน

ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้งาน

หากการตอบกลับต้องใช้เวลา จงทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่ามันเร็ว

  • Stream tokens: แสดงคำที่กำลังถูกสร้างขึ้นมาทีละคำ วิธีนี้จะช่วยลดความรู้สึกในการรอคอย
  • แสดงความคืบหน้า: หากงานมีหลายขั้นตอน ให้บอกผู้ใช้ว่ากำลังเกิดอะไรขึ้น ใช้ข้อความอย่างเช่น "กำลังค้นหาเอกสาร..." แทนที่จะเป็นแค่ตัวหมุน (spinner) ที่เงียบสนิท

จัดการกับ "tail" latency

บางคำขอจะช้าเสมอ อย่าปล่อยให้มันทำให้ผลิตภัณฑ์ของคุณพัง

  • ตั้งค่า timeouts: ตัดสินใจว่าควรทำอย่างไรหากคำขอค้างอยู่ ให้ใช้ fallback หรือใช้โมเดลที่เล็กลงแทน
  • ใช้ retries: เพิ่มการลองใหม่สำหรับข้อผิดพลาดเล็กน้อย แต่ต้องมีการจำกัดจำนวนครั้ง
  • ใช้ circuit breakers: หากผู้ให้บริการ (provider) ล่ม ให้หยุดส่งคำขอทันทีเพื่อหลีกเลี่ยงการรอคอยที่ยาวนาน

ติดตามข้อมูลของคุณ

คุณไม่สามารถแก้ไขสิ่งที่คุณไม่ได้วัดผลได้ ให้บันทึกตัวเลข 3 ค่านี้สำหรับทุกคำขอ:

  • Input tokens
  • Output tokens
  • Total latency

ให้ดูที่ต้นทุนต่อผลลัพธ์ที่สำเร็จของผู้ใช้ (cost per successful user outcome) ฟีเจอร์ที่ใช้งานได้จริงนั้นดีกว่าฟีเจอร์ราคาถูกที่ใช้งานไม่ได้

เลิกมองว่า LLM คือเวทมนตร์ แต่ให้มองว่ามันคือ dependency ที่ช้าและราคาแพงที่คุณต้องบริหารจัดการ

Source: https://dev.to/muhammadzainnaseer/how-to-put-an-llm-in-your-product-without-wrecking-your-costs-or-your-latency-89a

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi