چگونه می‌توانید معماری پشتیبان AI ایده‌آل را برای SaaS خود طراحی کنید؟

طراحی معماری پشتیبان هوش مصنوعی کامل برای SaaS شما بیش از صرفاً “فراخوانی یک مدل” است. این درباره ساخت یک پلتفرم چندمدلی قوی است که می‌تواند مقیاس‌پذیر باشد, به‌صورت هوشمندانه مسیر‌یابی کند, ، و تأخیر و هزینه را کنترل کند—بدون اینکه شما را به یک فروشنده محدود کند. این راهنما اجزای اصلی مورد نیاز شما را با نکات عملی برای مسیر‌یابی، مشاهده‌پذیری، حاکمیت و کنترل هزینه خلاصه می‌کند—به‌علاوه اینکه اشتراک‌گذاریAI یک دروازه و لایه تحلیل هدفمند ارائه می‌دهد تا بتوانید سریع‌تر و با اطمینان عرضه کنید.

خلاصه: استانداردسازی بر روی یک لایه API یکپارچه, ، افزودن ارکستراسیون مدل مبتنی بر سیاست, ، اجرا بر روی زیرساخت بدون حالت مقیاس‌پذیر, ، اتصال مشاهده‌پذیری و بودجه‌ها, ، و اعمال امنیت + مدیریت داده از روز اول.

چرا SaaS شما به یک بک‌اند هوش مصنوعی طراحی‌شده نیاز دارد

اکثر تیم‌ها با یک نمونه اولیه مدل واحد شروع می‌کنند. با رشد استفاده، با موارد زیر مواجه خواهید شد:

• مقیاس‌بندی استنتاج با افزایش و جهش حجم کاربران.
• نیازهای چند ارائه‌دهنده برای قیمت، دسترسی، و تنوع عملکرد.
• دید هزینه و محافظ‌ها در ویژگی‌ها، مستاجران، و محیط‌ها.
• انعطاف‌پذیری برای پذیرش مدل‌ها/توانایی‌های جدید (متن، تصویر، صوت، ابزارها) بدون بازنویسی.

بدون یک بک‌اند هوش مصنوعی قوی، شما در معرض خطر قرار دارید گلوگاه‌ها, صورتحساب‌های غیرقابل پیش‌بینی, ، و بینش محدود به آنچه کار می‌کند. یک معماری خوب طراحی‌شده گزینه‌ها را بالا نگه می‌دارد (بدون قفل شدن به یک فروشنده)، در حالی که به شما کنترل مبتنی بر سیاست بر هزینه، تأخیر و قابلیت اطمینان می‌دهد.

اجزای اصلی معماری بک‌اند هوش مصنوعی

1) لایه API یکپارچه

A یک API واحد و نرمال‌شده برای متن، تصویر، صوت، جاسازی‌ها و ابزارها به تیم‌های محصول اجازه می‌دهد ویژگی‌ها را بدون توجه به اینکه کدام ارائه‌دهنده پشت صحنه است، ارائه دهند.

چه چیزی را اجرا کنید

• A طرح استاندارد برای ورودی‌ها/خروجی‌ها و جریان‌سازی، به‌علاوه مدیریت خطاهای سازگار.
• نام مستعار مدل‌ها (مثلاً, سیاست: بهینه‌سازی هزینه) بنابراین ویژگی‌ها شناسه‌های فروشنده را به صورت سخت‌کد نمی‌کنند.
• طرح‌های نسخه‌بندی شده درخواست برای تغییر مدل‌ها بدون تغییر منطق کسب‌وکار.

منابع

• مدل‌ها (بازار)
• مستندات
• مرجع API
• زمین بازی چت

2) ارکستراسیون مدل

ارکستراسیون مدل مناسب را برای هر درخواست انتخاب می‌کند—به صورت خودکار.

ضروریات

• قوانین مسیریابی توسط هزینه, تأخیر (p95), قابلیت اطمینان, ، منطقه/انطباق، یا SLOهای ویژگی.
• آزمایش A/B و ترافیک سایه برای مقایسه مدل‌ها به‌صورت ایمن.
• بازگشت خودکار و هموارسازی محدودیت نرخ برای حفظ SLAها.
• مرکزی لیست‌های مجاز مدل بر اساس طرح/سطح، و سیاست‌های هر ویژگی.

با ShareAI

• استفاده کنید مسیریابی مبتنی بر سیاست (ارزان‌ترین/سریع‌ترین/قابل‌اعتماد/مطابق)،, انتقال فوری, ، و هموارسازی محدودیت نرخ—نیازی به چسب سفارشی نیست.
• نتایج را بررسی کنید در مدل‌ها را تغییر دهید.

3) زیرساخت مقیاس‌پذیر

بارهای کاری هوش مصنوعی متغیر هستند. معماری برای مقیاس‌پذیری الاستیک و انعطاف‌پذیری.

الگوهایی که کار می‌کنند

• کارگران بدون حالت (بدون سرور یا کانتینرها) + صف‌ها برای کارهای غیرهمزمان.
• جریان برای تجربه کاربری تعاملی؛; خطوط پردازش دسته‌ای برای وظایف حجمی.
• ذخیره‌سازی (قطعی/معنایی), دسته‌بندی, ، و فشرده‌سازی درخواست برای کاهش هزینه/تأخیر.
• سازگار با RAG قلاب‌ها (پایگاه داده برداری، فراخوانی ابزار/عملکرد، ذخیره‌سازی مصنوعات).

4) نظارت و مشاهده‌پذیری

شما نمی‌توانید چیزی را که اندازه‌گیری نمی‌کنید بهینه کنید. پیگیری کنید:

• تأخیر p50/p95, نرخ موفقیت/خطا, محدودسازی.
• استفاده از توکن و $ به ازای هر 1K توکن; هزینه به ازای هر درخواست و به ازای ویژگی/مستاجر/طرح.
• طبقه‌بندی خطاها و سلامت/خرابی ارائه‌دهنده.

با ShareAI

• دریافت کنید داشبوردهای یکپارچه برای استفاده، هزینه و قابلیت اطمینان.
• ترافیک را برچسب‌گذاری کنید با ویژگی, مستأجر, برنامه, منطقه, ، و مدل برای پاسخ سریع به اینکه چه چیزی گران و چه چیزی کند است.
• مشاهده معیارهای کنسول از طریق راهنمای کاربر.

5) مدیریت و بهینه‌سازی هزینه

هزینه‌های هوش مصنوعی ممکن است با استفاده و تغییرات مدل تغییر کنند. کنترل‌ها را اعمال کنید.

کنترل‌ها

• بودجه‌ها، سهمیه‌ها و هشدارها بر اساس مستاجر/ویژگی/برنامه.
• مسیریابی سیاست برای حفظ جریان‌های تعاملی سریع و بارهای کاری دسته‌ای ارزان.
• پیش‌بینی اقتصاد واحد؛ ردیابی حاشیه ناخالص بر اساس ویژگی.
• نمایش‌های صورتحساب برای تطبیق هزینه‌ها و جلوگیری از شگفتی‌ها.

با ShareAI

• بودجه‌ها و سقف‌ها را تنظیم کنید، هشدارها دریافت کنید و هزینه‌ها را تطبیق دهید در صورتحساب‌ها و فاکتورها.
• مدل‌ها را بر اساس قیمت/عملکرد انتخاب کنید در مدل‌ها.

6) امنیت و مدیریت داده‌ها

ارسال هوش مصنوعی به‌طور مسئولانه نیازمند محافظ‌های قوی است.

ضروریات

• مدیریت کلید و RBAC (چرخش مرکزی؛ محدوده‌های برنامه/مستاجر؛ کلیدهای خودتان را بیاورید).
• مدیریت اطلاعات شخصی (PII) (حذف/رمزگذاری)، رمزگذاری در حین انتقال/در حالت استراحت.
• مسیریابی منطقه‌ای (EU/US)، سیاست‌های نگهداری لاگ، مسیرهای حسابرسی.

با ShareAI

• ایجاد/چرخش کلیدها در ایجاد کلید API.
• اعمال مسیریابی آگاه به منطقه و پیکربندی محدوده‌ها برای هر مستاجر/طرح.

معماری‌های مرجع (در یک نگاه)

• کمک‌یار تعاملی: مشتری → API برنامه → دروازه ShareAI (سیاست: بهینه‌سازی تأخیر) → ارائه‌دهندگان → جریان SSE → لاگ‌ها/معیارها.
• خط لوله Batch/RAG: زمان‌بند → صف → کارگران → ShareAI (سیاست: بهینه‌سازی هزینه) → پایگاه داده برداری/ارائه‌دهندگان → بازگشت تماس/وب‌هوک → معیارها.
• چند مستاجری سازمانی: کلیدهای محدوده مستاجر،, سیاست‌های محدوده طرح, ، بودجه‌ها/هشدارها،, مسیریابی منطقه‌ای, ، گزارش‌های حسابرسی مرکزی.

چک‌لیست پیاده‌سازی (آماده تولید)

• سیاست‌های مسیریابی تعریف‌شده برای هر ویژگی؛; جایگزین‌ها آزمایش‌شده.
• سهمیه‌ها/بودجه‌ها پیکربندی‌شده؛; هشدارها متصل به تماس اضطراری و صورتحساب.
• برچسب‌های مشاهده‌پذیری استانداردسازی‌شده؛ داشبوردها فعال برای p95، نرخ موفقیت، $/1K توکن‌ها.
• اسرار متمرکز; ؛ مسیریابی منطقه‌ای + نگهداری تنظیم شده برای رعایت قوانین.
• انتشار از طریق A/B + ترافیک سایه؛; ارزیابی‌ها برای شناسایی پسرفت‌ها.
• مستندات و کتابچه‌های راهنما به‌روزرسانی شده؛ آماده مدیریت تغییرات و حوادث.

شروع سریع (کد)

جاوااسکریپت (fetch)

/**

پایتون (requests)

"""

احراز هویت (ورود / ثبت‌نام) • ایجاد کلید API • امتحان در Playground • نسخه‌ها

چگونه ShareAI به شما کمک می‌کند یک بک‌اند مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی بسازید

اشتراک‌گذاریAI یک دروازه مدل‌آگاه و لایه تحلیل با یک API برای 150+ مدل, مسیریابی مبتنی بر سیاست, انتقال فوری, ، و نظارت یکپارچه بر هزینه.

• API و مسیریابی یکپارچه: انتخاب کنید ارزان‌ترین/سریع‌ترین/قابل اعتماد/مطابق بر اساس ویژگی یا مستاجر.
• تحلیل استفاده و هزینه: تخصیص هزینه به ویژگی / کاربر / مستاجر / طرح; ؛ پیگیری $ به ازای هر 1K توکن.
• کنترل‌های هزینه: بودجه‌ها، سهمیه‌ها، و هشدارها در هر سطح.
• مدیریت کلید و RBAC: محدوده‌های طرح/مستاجر و چرخش.
• مقاومت: هموارسازی محدودیت نرخ، تلاش مجدد، قطع‌کننده مدار، و انتقال به حالت پشتیبان برای حفاظت از SLOها.

با اطمینان بسازید—شروع کنید در مستندات, ، آزمایش در زمین بازی, ، و ادامه دهید با نسخه‌ها.

سوالات متداول: معماری بک‌اند هوش مصنوعی برای SaaS (دم بلند)

معماری بک‌اند هوش مصنوعی برای SaaS چیست؟ یک درجه تولید،, چند مدل بک‌اند با یک API یکپارچه، ارکستراسیون مدل، زیرساخت مقیاس‌پذیر، مشاهده‌پذیری، کنترل هزینه‌ها، و حاکمیت.

دروازه LLM در مقابل دروازه API در مقابل پراکسی معکوس—تفاوت چیست؟ دروازه‌های API حمل و نقل را مدیریت می‌کنند؛; دروازه‌های LLM اضافه می‌کنند آگاه به مدل مسیریابی، تلومتری توکن/هزینه، و بازگشت معنایی در میان ارائه‌دهندگان.

چگونه مدل‌ها را ارکستراسیون کنم و بازگشت خودکار داشته باشم؟ تعریف کنید سیاست‌ها (ارزان‌ترین، سریع‌ترین، قابل‌اعتماد، سازگار). از بررسی‌های سلامت، بازگشت، و قطع‌کننده‌های مدار برای مسیریابی خودکار استفاده کنید.

چگونه می‌توانم تأخیر p95 و نرخ موفقیت را در بین ارائه‌دهندگان نظارت کنم؟ هر درخواست را برچسب‌گذاری کرده و بررسی کنید p50/p95, ، موفقیت/خطا، و محدودیت در داشبوردهای یکپارچه (ببینید راهنمای کاربر).

چگونه می‌توانم هزینه‌های هوش مصنوعی را کنترل کنم؟ تنظیم کنید بودجه‌ها/سهمیه‌ها/هشدارها به ازای مستأجر/ویژگی/طرح، دسته‌ها را به بهینه‌شده از نظر هزینه مدل‌ها مسیریابی کنید، و اندازه‌گیری کنید $ به ازای هر 1K توکن در صورتحساب.

آیا از روز اول به RAG و یک پایگاه داده برداری نیاز دارم؟ نه همیشه. با یک API یکپارچه تمیز + سیاست‌ها شروع کنید؛ RAG را زمانی اضافه کنید که کیفیت بازیابی به طور قابل توجهی نتایج را بهبود بخشد.

آیا می‌توانم LLMهای متن‌باز و اختصاصی را ترکیب کنم؟ بله—پرامپت‌ها و اسکیماها را پایدار نگه دارید، و مدل‌ها را تعویض کنید از طریق نام‌های مستعار/سیاست‌ها برای برنده شدن در قیمت/عملکرد.

چگونه می‌توانم از SDK تک‌ارائه‌دهنده مهاجرت کنم؟ پرامپت‌ها را انتزاعی کنید، تماس‌های SDK را با API یکپارچه, جایگزین کنید، و پارامترهای خاص ارائه‌دهنده را به فیلدهای استاندارد شده نگاشت کنید. با A/B + ترافیک سایه‌ای اعتبارسنجی کنید.

چه معیارهایی در تولید اهمیت دارند؟ تأخیر p95, نرخ موفقیت, محدودسازی, $ به ازای هر 1K توکن, ، و هزینه به ازای هر درخواست—همه برش خورده بر اساس ویژگی/مستأجر/طرح/منطقه.

نتیجه‌گیری

مدل معماری پشتیبان هوش مصنوعی کامل برای SaaS شما است یکپارچه، هماهنگ، قابل مشاهده، اقتصادی، و تحت نظارت. دسترسی را از طریق یک لایه آگاه به مدل متمرکز کنید، اجازه دهید سیاست‌ها مدل مناسب را برای هر درخواست انتخاب کنند، همه چیز را ابزارسازی کنید، و از ابتدا بودجه‌ها و انطباق را اعمال کنید.

اشتراک‌گذاریAI به شما آن پایه را می‌دهد—یک API برای 150+ مدل, مسیریابی سیاست, انتقال فوری, ، و مدل‌ها را تغییر دهید—بنابراین می‌توانید با اطمینان مقیاس‌بندی کنید بدون اینکه قابلیت اطمینان یا حاشیه‌ها را قربانی کنید. آیا یک بررسی سریع معماری می‌خواهید؟ یک جلسه تیم ShareAI رزرو کنید.