ادغام چندین API هوش مصنوعی: ۶ اشتباهی که زمان و بودجه تیم‌ها را هدر می‌دهد

ادغام چندین API هوش مصنوعی در ابتدا ساده به نظر می‌رسد. دو یا سه ارائه‌دهنده اضافه کنید، خروجی‌ها را مقایسه کنید و ترافیک را به جایی هدایت کنید که منطقی باشد.

در عمل، بیشتر تیم‌ها متوجه می‌شوند که بخش سخت کار، اولین ادغام نیست. بلکه ماه دوم نگهداری، اولین قطعی ارائه‌دهنده، اولین شگفتی بودجه و لحظه‌ای است که تیم‌های محصول کنترل واضح‌تری بر تأخیر، کیفیت و هزینه می‌خواهند.

اگر تیم شما در حال ادغام چندین API هوش مصنوعی در یک محصول است، شش اشتباه وجود دارد که معمولاً بیشترین دردسر را ایجاد می‌کنند.

چرا ادغام چندین API هوش مصنوعی به این سرعت پیچیده می‌شود

هر ارائه‌دهنده فرمت‌های درخواست، نام مدل‌ها، الگوهای احراز هویت، سهمیه‌ها و رفتار خطای متفاوتی را ارائه می‌دهد. این موضوع زمانی قابل مدیریت است که یک مهندس یک مدل را در یک محیط آزمایشی تست کند. اما زمانی که همان برنامه به منطق مسیریابی، تلاش مجدد، نظارت، کنترل بودجه و یک رابط پایدار برای بقیه تیم محصول نیاز دارد، بسیار سخت‌تر می‌شود.

به همین دلیل، ادغام چندین API هوش مصنوعی کمتر به افزودن فروشندگان مربوط می‌شود و بیشتر به ساخت یک لایه عملیاتی قابل اعتماد در اطراف آن‌ها مربوط است.

اشتباه ۱: کدنویسی سخت برای هر ارائه‌دهنده به صورت جداگانه

اولین اشتباه این است که هر ارائه‌دهنده را مستقیماً به منطق اصلی محصول خود متصل کنید.

در ابتدا سریع به نظر می‌رسد. یک SDK برای ارائه‌دهنده A. یک کلاینت سفارشی دیگر برای ارائه‌دهنده B. یک شکل درخواست سوم برای جاسازی‌ها یا نظارت. سپس هر تغییر آینده گران می‌شود زیرا تغییر مدل‌ها به معنای دست زدن به کد تولیدی به جای تغییر قوانین مسیریابی است.

الگوی سالم‌تر این است که درخواست‌ها و پاسخ‌ها را پشت یک قرارداد داخلی استاندارد کنید. این به برنامه شما اجازه می‌دهد تا برای یک قابلیت مانند تکمیل چت، طبقه‌بندی یا خلاصه‌سازی درخواست کند بدون اینکه نگران باشد کدام ارائه‌دهنده درخواست را در زیر پردازش می‌کند.

اینجاست که یک لایه API واحد مفید می‌شود. به جای بازنویسی برنامه خود هر بار که یک مسیر جدید را آزمایش می‌کنید، می‌توانید انتخاب ارائه‌دهنده را از کد برنامه جدا نگه دارید. ShareAI بر اساس این مدل عملیاتی ساخته شده است: یک API برای بیش از ۱۵۰ مدل، کنترل مسیریابی و دید ارائه‌دهنده از طریق یک ادغام واحد. تیم‌هایی که می‌خواهند یک نقطه شروع تمیزتر داشته باشند می‌توانند با مرجع API و اصلی مستندات.

اشتباه ۲: نادیده گرفتن بنچمارک مدل قبل از راه‌اندازی

بسیاری از تیم‌ها ابتدا یک مدل آشنا را انتخاب می‌کنند و فقط پس از افزایش هزینه‌ها یا بروز شکایات کیفیت، گزینه‌های جایگزین را مقایسه می‌کنند.

این معمولاً به ترتیب بهینه‌سازی اشتباه منجر می‌شود. مدل‌های مختلف می‌توانند در بارهای کاری مختلف برنده شوند. یکی ممکن است برای استخراج بهتر باشد. دیگری ممکن است برای تولید متن طولانی بهتر باشد. سومی ممکن است ارزان‌تر و به اندازه کافی سریع برای اتوماسیون داخلی باشد.

قبل از اینکه ترافیک را مقیاس‌بندی کنید، مدل‌هایی که واقعاً در نظر دارید را با درخواست‌های واقعی، شکل داده‌ها، بودجه تأخیر و محدوده هزینه مورد انتظار خود مقایسه کنید. فقط بر اساس دموهای عمومی مقایسه نکنید.

این همچنین دلیلی است که نمای مدل به سبک بازار اهمیت دارد. اگر بتوانید گزینه‌ها را از یک مکان مقایسه کنید، آزمایش مسیرها قبل از اینکه به پیش‌فرض‌های تولید تبدیل شوند، آسان‌تر است. ShareAI’s مدل‌ها نما دقیقاً برای همین نوع مقایسه ارائه‌دهنده و مدل مفید است.

اشتباه ۳: در نظر گرفتن بازگشت به عنوان یک مشکل آینده

منطق بازگشت اغلب به تعویق می‌افتد زیرا ارائه‌دهنده اصلی هنوز در طول توسعه کار می‌کند.

سپس محدودیت‌های نرخ اعمال می‌شوند، تأخیر افزایش می‌یابد، یا یک ارائه‌دهنده بالادستی افت می‌کند و برنامه هیچ مسیر روانی برای ادامه ندارد. محصول نه تنها کند می‌شود، بلکه دقیقاً در لحظه‌ای که کاربران انتظار دارند کار کند، خراب می‌شود.

اگر چندین ارائه‌دهنده بخشی از معماری شما هستند، بازگشت باید از ابتدا طراحی شود. تصمیم بگیرید که کدام مسیرها می‌توانند به‌طور خودکار تغییر کنند، کدام بارهای کاری می‌توانند پشتیبان‌های کندتر را تحمل کنند و کدام درخواست‌ها باید متوقف شوند به جای اینکه کیفیت به‌طور نامحسوس کاهش یابد.

هدف این نیست که همیشه به همه جا مسیر بدهید. هدف این است که بدانید چه اتفاقی می‌افتد وقتی مسیر انتخاب اول شما در دسترس نیست.

اشتباه ۴: تکیه بر لاگ‌ها به جای نظارت واقعی

لاگ‌های برنامه مفید هستند، اما برای یک سیستم هوش مصنوعی چند ارائه‌دهنده‌ای کافی نیستند.

شما باید تأخیر، خطاها، حجم استفاده و رفتار در سطح مدل را به گونه‌ای ببینید که از تصمیمات عملیاتی پشتیبانی کند. در غیر این صورت، نمی‌توانید تشخیص دهید که آیا افزایش هزینه از یک ارائه‌دهنده، یک خانواده مدل، یک ویژگی یا یک بخش مشتری آمده است.

نظارت چیزی است که یک پشته چند ارائه‌دهنده‌ای را از “اتصال فنی” به “مدیریت عملیاتی” تبدیل می‌کند. این همان چیزی است که به شما امکان می‌دهد زودتر از پسرفت‌ها مطلع شوید، تغییرات مسیر را توجیه کنید و هزینه‌ها را برای سایر بخش‌های کسب‌وکار توضیح دهید.

اشتباه ۵: اجازه دادن به رشد بی‌رویه کلیدهای API

وقتی یک تیم شروع به ادغام چندین API هوش مصنوعی می‌کند، اسرار تمایل دارند همه جا پخش شوند: ماشین‌های محلی، متغیرهای CI، محیط‌های آزمایشی، اسکریپت‌های یک‌باره و جایگزین‌های اضطراری.

این سیستم را سخت‌تر برای ممیزی و آسان‌تر برای خراب شدن می‌کند. همچنین خطر غیرضروری ایجاد می‌کند. OWASP ۱۰ مورد برتر امنیت API یادآوری مفیدی است که امنیت API معمولاً کمتر درباره یک نقص بزرگ و بیشتر درباره ضعف‌های عملیاتی مکرر در دسترسی، پیکربندی و الگوهای مصرف ناامن است.

متمرکز کردن دسترسی، آن سطح را کاهش می‌دهد. حتی اگر همچنان از چندین ارائه‌دهنده در زیر استفاده کنید، تیم برنامه شما نباید مجبور باشد جریان محرمانه متفاوتی را برای هر آزمایش مدل مدیریت کند.

اشتباه ۶: منتظر ماندن بیش از حد برای کنترل هزینه

مشکلات هزینه در سیستم‌های هوش مصنوعی به ندرت به صورت یک شوک بزرگ صورتحساب ظاهر می‌شوند. بیشتر اوقات، این مشکلات از طریق تصمیمات کوچک که انباشته می‌شوند وارد می‌شوند: استفاده از یک مدل پیش‌فرض گران‌قیمت برای وظایف کم‌ارزش، تلاش مجدد بیش از حد برای تماس‌های ناموفق، تکرار درخواست‌ها، یا ارسال ترافیک به ارائه‌دهنده‌ای که سریع است اما برای آن حجم کار مقرون‌به‌صرفه نیست.

اگر استفاده را بر اساس ارائه‌دهنده، مدل و ناحیه ویژگی پیگیری نکنید، در نهایت دیر واکنش نشان می‌دهید. تا زمانی که بخش مالی متوجه صورتحساب شود، مهندسی هنوز جزئیات لازم برای رفع سریع مشکل را ندارد.

این یکی دیگر از دلایلی است که یک صفحه کنترل یکپارچه اهمیت دارد. تنظیم سیاست‌ها، مقایسه مسیرها و کاهش هدررفت زمانی که استفاده از یک مکان قابل مشاهده است به جای پراکندگی در داشبوردهای جداگانه ارائه‌دهندگان، بسیار آسان‌تر می‌شود.

یک پشته هوش مصنوعی چند ارائه‌دهنده سالم‌تر چگونه به نظر می‌رسد

یک تنظیم قوی‌تر معمولاً پنج ویژگی دارد:

1. یک قرارداد API پایدار برای برنامه.
2. ارزیابی عملکرد قبل از تصمیم‌گیری‌های مسیریابی در مقیاس بزرگ.
3. قوانین جایگزین برای حجم کارهای حیاتی.
4. نظارت بر تأخیر، خطاها و استفاده.
5. دید هزینه بر اساس ارائه‌دهنده، مدل و ویژگی.

این به این معنا نیست که هر تیم به یک تلاش بزرگ برای پلتفرم نیاز دارد. این به این معناست که معماری باید منطق برنامه را از نوسانات ارائه‌دهنده در اسرع وقت جدا کند.

جایگاه ShareAI

ShareAI یک انتخاب عملی برای تیم‌هایی است که می‌خواهند انعطاف‌پذیری ارائه‌دهنده داشته باشند بدون اینکه لایه مسیریابی، مقایسه و یکپارچه‌سازی خود را از ابتدا بسازند.

به جای اینکه رفتار خاص ارائه‌دهنده را به طور عمیق در محصول قرار دهند، تیم‌ها می‌توانند یک API را یکپارچه کنند، گزینه‌های مدل را بررسی کنند و مسیرها را به شیوه‌ای کنترل‌شده‌تر آزمایش کنند. برای آزمایش عملی، زمین بازی سریع‌ترین راه برای بررسی رفتار مدل قبل از ورود به کدنویسی است.

اگر تیم شما در مرحله‌ای قرار دارد که یکپارچه‌سازی چندین API هوش مصنوعی باعث ایجاد بار نگهداری شده است، معمولاً این نشانه‌ای است که باید لایه عملیاتی ساده شود به جای اینکه اتصال‌دهنده‌های سفارشی بیشتری اضافه شود.