คุณจะออกแบบสถาปัตยกรรม Backend AI ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ SaaS ของคุณได้อย่างไร?

การออกแบบ สถาปัตยกรรมแบ็กเอนด์ AI ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ SaaS ของคุณ ไม่ใช่แค่เรื่องของ “การเรียกโมเดล” แต่เป็นเรื่องของการสร้างแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งและรองรับหลายโมเดลที่สามารถ ขยายขนาดได้, เส้นทางอย่างชาญฉลาด, และ ควบคุมความหน่วงและค่าใช้จ่าย—โดยไม่ผูกมัดคุณกับผู้ให้บริการรายเดียว คู่มือฉบับนี้สรุปองค์ประกอบหลักที่คุณต้องการ พร้อมเคล็ดลับการปฏิบัติสำหรับการกำหนดเส้นทาง การสังเกต การกำกับดูแล และการควบคุมค่าใช้จ่าย—รวมถึงวิธีที่ แชร์เอไอ ให้เกตเวย์และชั้นวิเคราะห์ที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ เพื่อให้คุณสามารถส่งมอบได้เร็วขึ้นด้วยความมั่นใจ.

สรุปสั้นๆ: มาตรฐานบน ชั้น API ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว, เพิ่ม การจัดการโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยนโยบาย, ทำงานบน โครงสร้างพื้นฐานแบบไร้สถานะที่ปรับขนาดได้, สายไฟ การสังเกตและงบประมาณ, และบังคับใช้ ความปลอดภัย + การกำกับดูแลข้อมูล ตั้งแต่วันแรก.

ทำไม SaaS ของคุณถึงต้องการ AI Backend ที่ออกแบบมาอย่างดี

ทีมส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยต้นแบบโมเดลเดียว เมื่อการใช้งานเพิ่มขึ้น คุณจะเผชิญกับ:

• การขยายการอนุมาน เมื่อปริมาณผู้ใช้เพิ่มขึ้นและพุ่งสูงขึ้น.
• ความต้องการผู้ให้บริการหลายราย เพื่อความหลากหลายด้านราคา ความพร้อมใช้งาน และประสิทธิภาพ.
• การมองเห็นต้นทุน และรั้วป้องกันในฟีเจอร์ ผู้เช่า และสภาพแวดล้อม.
• ความยืดหยุ่น ในการนำโมเดล/ความสามารถใหม่ๆ (ข้อความ ภาพ เสียง เครื่องมือ) มาใช้โดยไม่ต้องเขียนใหม่.

หากไม่มีระบบ AI backend ที่แข็งแกร่ง คุณเสี่ยง คอขวด, ค่าใช้จ่ายที่ไม่สามารถคาดเดาได้, และ ข้อมูลเชิงลึกที่จำกัด ในสิ่งที่กำลังทำงานอยู่ สถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาอย่างดีช่วยให้มีความยืดหยุ่นสูง (ไม่มีการล็อกอินผู้ให้บริการ) ในขณะเดียวกันก็ให้ การควบคุมตามนโยบาย เกี่ยวกับค่าใช้จ่าย ความหน่วง และความน่าเชื่อถือ.

องค์ประกอบหลักของสถาปัตยกรรม AI Backend

1) ชั้น API แบบรวม

A API เดียวที่เป็นมาตรฐาน สำหรับข้อความ ภาพ เสียง การฝัง และเครื่องมือ ช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์สามารถส่งมอบฟีเจอร์ได้โดยไม่ต้องกังวลว่าผู้ให้บริการรายใดอยู่เบื้องหลัง.

สิ่งที่ต้องดำเนินการ

• A สคีมาตรฐาน สำหรับอินพุต/เอาต์พุตและการสตรีม รวมถึงการจัดการข้อผิดพลาดที่สอดคล้องกัน.
• ชื่อแทนของโมเดล (เช่น, นโยบาย:ต้นทุนที่เหมาะสม) เพื่อให้ฟีเจอร์ไม่ต้องเขียนรหัสที่ยึดติดกับรหัสผู้ขาย.
• สคีมาของพรอมต์ที่มีเวอร์ชัน เพื่อเปลี่ยนโมเดลโดยไม่ต้องเปลี่ยนตรรกะทางธุรกิจ.

ทรัพยากร

• โมเดล (Marketplace)
• เอกสารประกอบ
• เอกสารอ้างอิง API
• สนามทดลองแชท

2) การจัดการโมเดล

การจัดการ เลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละคำขอโดยอัตโนมัติ.

สิ่งที่ต้องมี

• กฎการกำหนดเส้นทาง โดย ค่าใช้จ่าย, ความหน่วงเวลา (p95), ความน่าเชื่อถือ, ภูมิภาค/การปฏิบัติตามข้อกำหนด หรือ SLOs ของฟีเจอร์.
• การทดสอบ A/B และ ทราฟฟิกเงา เพื่อเปรียบเทียบโมเดลอย่างปลอดภัย.
• การย้อนกลับอัตโนมัติ และ การปรับเรียบอัตราขีดจำกัด เพื่อรักษา SLA.
• ศูนย์กลาง รายการอนุญาตของโมเดล ตามแผน/ระดับ และ นโยบายตามฟีเจอร์.

ด้วย ShareAI

• การใช้งาน การกำหนดเส้นทางตามนโยบาย (ถูกที่สุด/เร็วที่สุด/เชื่อถือได้/สอดคล้องกับข้อกำหนด), การเปลี่ยนไปใช้ระบบสำรองทันที, และ การปรับเรียบอัตราขีดจำกัด—ไม่ต้องใช้การปรับแต่งพิเศษ.
• ตรวจสอบผลลัพธ์ใน การวิเคราะห์แบบรวมศูนย์.

3) โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขยายได้

งาน AI มีความผันผวน ออกแบบให้รองรับการปรับขยายและความยืดหยุ่น.

รูปแบบที่ใช้งานได้

• คนงานแบบไร้สถานะ (ไร้เซิร์ฟเวอร์หรือคอนเทนเนอร์) + คิว สำหรับงานแบบอะซิงโครนัส.
• การสตรีม สำหรับ UX แบบโต้ตอบ; ท่อส่งแบบแบทช์ สำหรับงานจำนวนมาก.
• การแคช (กำหนดค่าได้/เชิงความหมาย), การทำแบทช์, และ การบีบอัดพรอมต์ เพื่อลดค่าใช้จ่าย/ความหน่วง.
• รองรับ RAG ฮุก (ฐานข้อมูลเวกเตอร์, การเรียกใช้เครื่องมือ/ฟังก์ชัน, การจัดเก็บอาร์ติแฟกต์).

4) การตรวจสอบและการสังเกตการณ์

คุณไม่สามารถปรับแต่งสิ่งที่คุณไม่ได้วัดได้ ติดตาม:

• ความหน่วง p50/p95, อัตราความสำเร็จ/ข้อผิดพลาด, การควบคุมปริมาณ.
• การใช้งานโทเค็น และ $ ต่อ 1K โทเค็น; ค่าใช้จ่ายต่อคำขอ และต่อ ฟีเจอร์/ผู้เช่า/แผน.
• การจัดหมวดหมู่ข้อผิดพลาด และสุขภาพ/เวลาหยุดทำงานของผู้ให้บริการ.

ด้วย ShareAI

• รับ แดชบอร์ดแบบรวม สำหรับการใช้งาน ค่าใช้จ่าย และความน่าเชื่อถือ.
• แท็กการจราจรด้วย ฟีเจอร์, ผู้เช่า, แผน, ภูมิภาค, และ โมเดล เพื่อตอบอย่างรวดเร็วว่าอะไรแพงและอะไรช้า.
• ดูเมตริกของคอนโซลผ่าน คู่มือผู้ใช้.

5) การจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่าย

ค่าใช้จ่าย AI อาจเปลี่ยนแปลงตามการใช้งานและการเปลี่ยนแปลงของโมเดล ควบคุมให้ดี.

การควบคุม

• งบประมาณ, โควต้า, และการแจ้งเตือน ตามผู้เช่า/ฟีเจอร์/แผน.
• การกำหนดเส้นทางนโยบาย เพื่อให้การทำงานแบบโต้ตอบรวดเร็วและงานแบบแบทช์มีต้นทุนต่ำ.
• การพยากรณ์ เศรษฐศาสตร์หน่วย; การติดตาม กำไรขั้นต้น ตามฟีเจอร์.
• มุมมองการเรียกเก็บเงิน เพื่อกระทบยอดการใช้จ่ายและป้องกันความประหลาดใจ.

ด้วย ShareAI

• ตั้งงบประมาณและขีดจำกัด รับการแจ้งเตือน และกระทบยอดค่าใช้จ่ายใน การเรียกเก็บเงินและใบแจ้งหนี้.
• เลือกรุ่นตามราคา/ประสิทธิภาพใน โมเดล.

6) ความปลอดภัยและการกำกับดูแลข้อมูล

การจัดส่ง AI อย่างรับผิดชอบต้องการการป้องกันที่แข็งแกร่ง.

สิ่งจำเป็น

• การจัดการคีย์และ RBAC (หมุนเวียนจากศูนย์กลาง; ขอบเขตแผน/ผู้เช่า; ใช้คีย์ของคุณเอง).
• การจัดการ PII (การลบ/การสร้างโทเค็น), การเข้ารหัสระหว่างการส่ง/ที่พัก.
• การกำหนดเส้นทางตามภูมิภาค (EU/US), นโยบายการเก็บรักษาบันทึก, เส้นทางการตรวจสอบ.

ด้วย ShareAI

• สร้าง/หมุนเวียนคีย์ใน สร้างคีย์ API.
• บังคับใช้การกำหนดเส้นทางตามภูมิภาคและกำหนดค่าขอบเขตต่อผู้เช่า/แผน.

สถาปัตยกรรมอ้างอิง (โดยสังเขป)

• ผู้ช่วยโต้ตอบ: ไคลเอนต์ → App API → ShareAI Gateway (นโยบาย: ปรับแต่งความหน่วงต่ำ) → ผู้ให้บริการ → สตรีม SSE → บันทึก/เมตริก.
• แบทช์/RAG Pipeline: ตัวจัดตารางเวลา → คิว → คนงาน → ShareAI (นโยบาย: ปรับแต่งต้นทุน) → Vector DB/ผู้ให้บริการ → Callback/Webhook → เมตริก.
• องค์กรหลายผู้เช่า: คีย์ที่กำหนดขอบเขตผู้เช่า, นโยบายที่กำหนดขอบเขตแผน, งบประมาณ/การแจ้งเตือน, การกำหนดเส้นทางตามภูมิภาค, บันทึกการตรวจสอบส่วนกลาง.

รายการตรวจสอบการดำเนินการ (พร้อมสำหรับการผลิต)

• นโยบายการกำหนดเส้นทาง กำหนดตามคุณลักษณะ; ตัวเลือกสำรอง ทดสอบแล้ว.
• โควต้า/งบประมาณ กำหนดค่าแล้ว; การแจ้งเตือน เชื่อมต่อกับทีมที่พร้อมตอบสนองและการเรียกเก็บเงิน.
• แท็กการสังเกตการณ์ มาตรฐาน; แดชบอร์ดพร้อมสำหรับ p95, อัตราความสำเร็จ, $/1K tokens.
• ความลับรวมศูนย์; การกำหนดเส้นทางระดับภูมิภาค + การเก็บรักษาตั้งค่าเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนด.
• การเปิดตัว ผ่าน A/B + การจราจรเงา; การประเมินผล เพื่อตรวจจับการถดถอย.
• เอกสาร & คู่มือการใช้งาน อัปเดต; พร้อมสำหรับการจัดการเหตุการณ์และการเปลี่ยนแปลง.

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว (โค้ด)

JavaScript (fetch)

/**

Python (requests)

"""

การตรวจสอบสิทธิ์ (เข้าสู่ระบบ / ลงทะเบียน) • สร้างคีย์ API • ลองใน Playground • การเปิดตัว

วิธีที่ ShareAI ช่วยคุณสร้างระบบ AI Backend ที่ปรับขนาดได้

แชร์เอไอ เป็น เกตเวย์ที่รับรู้โมเดล และ ชั้นวิเคราะห์ ด้วย API เดียวสำหรับโมเดลกว่า 150+, การกำหนดเส้นทางตามนโยบาย, การเปลี่ยนไปใช้ระบบสำรองทันที, และ การตรวจสอบต้นทุนแบบรวม.

• API และการกำหนดเส้นทางแบบรวม: เลือก ถูกที่สุด/เร็วที่สุด/เชื่อถือได้/สอดคล้องตามข้อกำหนด ต่อฟีเจอร์หรือผู้เช่า.
• การวิเคราะห์การใช้งานและค่าใช้จ่าย: ระบุค่าใช้จ่ายไปยัง ฟีเจอร์ / ผู้ใช้ / ผู้เช่า / แผน; ติดตาม $ ต่อ 1K โทเค็น.
• การควบคุมค่าใช้จ่าย: งบประมาณ, โควต้า, และ การแจ้งเตือน ในทุกระดับ.
• การจัดการคีย์ & RBAC: ขอบเขตแผน/ผู้เช่าและการหมุนเวียน.
• ความยืดหยุ่น: การปรับอัตราการจำกัด, การลองใหม่, ตัวตัดวงจร, และการสำรองเพื่อปกป้อง SLOs.

สร้างด้วยความมั่นใจ—เริ่มต้นใน เอกสาร, ทดสอบใน สนามเด็กเล่น, และติดตาม การเปิดตัว.

คำถามที่พบบ่อย: สถาปัตยกรรม AI Backend สำหรับ SaaS (Long-Tail)

สถาปัตยกรรมเบื้องหลังของ AI สำหรับ SaaS คืออะไร? ระดับการผลิต, หลายโมเดล เบื้องหลังที่มี API แบบรวม, การจัดการโมเดล, โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขยายได้, การสังเกตการณ์, การควบคุมค่าใช้จ่าย, และการกำกับดูแล.

LLM Gateway vs API Gateway vs Reverse Proxy—แตกต่างกันอย่างไร? เกตเวย์ API จัดการการขนส่ง; เกตเวย์ LLM เพิ่ม การรับรู้โมเดล การกำหนดเส้นทาง, การตรวจวัดโทเค็น/ค่าใช้จ่าย, และ การสำรองข้อมูลเชิงความหมาย ข้ามผู้ให้บริการ.

ฉันจะจัดการโมเดลและการสำรองข้อมูลอัตโนมัติได้อย่างไร? กำหนด นโยบาย (ถูกที่สุด, เร็วที่สุด, เชื่อถือได้, สอดคล้อง). ใช้การตรวจสอบสุขภาพ, การถอยกลับ, และ ตัวตัดวงจร เพื่อเปลี่ยนเส้นทางโดยอัตโนมัติ.

ฉันจะตรวจสอบ p95 latency และอัตราความสำเร็จระหว่างผู้ให้บริการได้อย่างไร? แท็กทุกคำขอและตรวจสอบ p50/p95, ความสำเร็จ/ข้อผิดพลาด และการควบคุมในแดชบอร์ดแบบรวม (ดู คู่มือผู้ใช้).

ฉันจะควบคุมค่าใช้จ่าย AI ได้อย่างไร? ตั้งค่า งบประมาณ/โควต้า/การแจ้งเตือน ต่อผู้เช่า/ฟีเจอร์/แผน, ส่งชุดข้อมูลไปยัง โมเดลที่ปรับค่าใช้จ่ายให้เหมาะสม และวัดผล $ ต่อ 1K โทเค็น ใน การเรียกเก็บเงิน.

ฉันต้องการ RAG และฐานข้อมูลเวกเตอร์ตั้งแต่วันแรกหรือไม่? ไม่เสมอไป เริ่มต้นด้วย API แบบรวมที่สะอาด + นโยบาย; เพิ่ม RAG เมื่อคุณภาพการดึงข้อมูลปรับปรุงผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญ.

ฉันสามารถผสม LLMs แบบโอเพ่นซอร์สและแบบที่มีลิขสิทธิ์ได้หรือไม่? ใช่—รักษา prompts และ schemas ให้คงที่ และ สลับโมเดล ผ่าน aliases/policies เพื่อประโยชน์ด้านราคา/ประสิทธิภาพ.

ฉันจะย้ายจาก SDK ของผู้ให้บริการรายเดียวได้อย่างไร? สร้าง prompts แบบนามธรรม แทนที่ SDK calls ด้วย API แบบรวม, และแมป params เฉพาะผู้ให้บริการไปยังฟิลด์มาตรฐาน ตรวจสอบด้วย A/B + shadow traffic.

เมตริกใดที่สำคัญใน prod? p95 ความหน่วง, อัตราความสำเร็จ, การควบคุมปริมาณ, $ ต่อ 1K โทเค็น, และ ค่าใช้จ่ายต่อคำขอ—ทั้งหมดถูกแบ่งตาม คุณสมบัติ/ผู้เช่า/แผน/ภูมิภาค.

บทสรุป

โมเดล สถาปัตยกรรมแบ็กเอนด์ AI ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ SaaS ของคุณ คือ รวมเป็นหนึ่งเดียว มีการจัดการ มีการสังเกต มีความประหยัด และมีการควบคุม. รวมการเข้าถึงผ่านเลเยอร์ที่รับรู้โมเดล ให้ policies เลือกโมเดลที่เหมาะสมต่อคำขอ ติดตั้งเครื่องมือทุกอย่าง และบังคับใช้งบประมาณและการปฏิบัติตามตั้งแต่เริ่มต้น.

แชร์เอไอ ให้คุณมีพื้นฐานนั้น—API เดียวสำหรับโมเดลกว่า 150+, การกำหนดเส้นทางนโยบาย, การเปลี่ยนไปใช้ระบบสำรองทันที, และ การวิเคราะห์แบบรวมศูนย์—เพื่อให้คุณสามารถขยายได้อย่างมั่นใจโดยไม่ต้องเสียความน่าเชื่อถือหรือกำไร คุณต้องการการตรวจสอบสถาปัตยกรรมอย่างรวดเร็วหรือไม่? จองการประชุมทีม ShareAI.