Cách đưa LLM vào sản phẩm của bạn mà không làm tăng vọt chi phí hay độ trễ

Xây dựng một bản demo AI thì rất dễ. Bạn chỉ cần lấy một API key, viết một prompt và trình diễn cho đội ngũ của mình.

Sau đó, bạn tung sản phẩm ra thị trường. Lưu lượng truy cập đổ về. Chi phí của bạn tăng vọt và độ trễ cũng tăng theo.

Chuyển từ một bản demo sang một sản phẩm thực tế đòi hỏi kỹ thuật tối ưu hóa chi phí và độ trễ. Dưới đây là cách thực hiện.

Kiểm soát đầu ra của bạn

Hầu hết các API tính phí theo token. Token đầu ra (output tokens) đắt hơn token đầu vào (input tokens).

Mọi người thường dành thời gian để tinh chỉnh prompt nhưng lại để mô hình nói lan man. Đây là một sai lầm.

Để tiết kiệm tiền bạc và thời gian, hãy giới hạn đầu ra:

  • Yêu cầu định dạng JSON.
  • Yêu cầu chỉ một câu duy nhất.
  • Thiết lập giới hạn max_tokens.
  • Yêu cầu mô hình trả lời ngắn gọn.

Câu trả lời ngắn sẽ nhanh hơn và rẻ hơn.

Ngừng thực hiện các lệnh gọi không cần thiết

Cách tốt nhất để tiết kiệm là không gọi mô hình chút nào.

  • Sử dụng bộ nhớ đệm (caching): Lưu trữ các phản hồi cho những câu hỏi phổ biến. Một semantic cache có thể giúp ích nếu các câu hỏi tương tự nhau nhưng không hoàn toàn giống hệt.
  • Sử dụng điều hướng (routing): Đừng dùng mô hình tốt nhất cho các tác vụ đơn giản. Hãy dùng một mô hình nhỏ, rẻ tiền để phân loại (classification). Để dành mô hình đắt tiền cho các công việc phức tạp.

Cải thiện trải nghiệm người dùng

Nếu một phản hồi mất thời gian, hãy làm cho nó có cảm giác nhanh chóng.

  • Stream tokens: Hiển thị các từ ngay khi chúng được tạo ra. Điều này giúp giảm thời gian chờ đợi cảm nhận được.
  • Hiển thị tiến trình: Nếu tác vụ có nhiều bước, hãy cho người dùng biết điều gì đang diễn ra. Sử dụng các dòng chữ như "Đang tìm kiếm tài liệu..." thay vì chỉ để một vòng xoay tải trang im lặng.

Quản lý độ trễ "đuôi" (tail latency)

Một số yêu cầu sẽ luôn chậm. Đừng để chúng làm hỏng sản phẩm của bạn.

  • Thiết lập timeout: Quyết định xem điều gì sẽ xảy ra nếu một yêu cầu bị treo. Sử dụng một phương án dự phòng (fallback) hoặc một mô hình nhỏ hơn.
  • Sử dụng cơ chế thử lại (retries): Thêm cơ chế thử lại cho các lỗi nhỏ, nhưng phải giới hạn số lần.
  • Sử dụng bộ ngắt mạch (circuit breakers): Nếu một nhà cung cấp gặp sự cố, hãy ngừng gửi yêu cầu ngay lập tức để tránh việc phải chờ đợi lâu.

Theo dõi dữ liệu của bạn

Bạn không thể khắc phục những gì bạn không đo lường được. Hãy ghi lại ba chỉ số này cho mỗi yêu cầu:

  • Input tokens.
  • Output tokens.
  • Tổng độ trễ (Total latency).

Hãy xem xét chi phí trên mỗi kết quả thành công của người dùng. Một tính năng hoạt động hiệu quả sẽ tốt hơn một tính năng rẻ tiền nhưng thất bại.

Đừng coi LLM là phép màu. Hãy coi nó như một thành phần phụ thuộc (dependency) chậm chạp và đắt đỏ mà bạn phải quản lý.

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