部署LLM代理到生产环境的挑战全面指南

部署LLM代理到生产环境的挑战全面指南

Barry Lv6
  2024-07-03 06:54:36 2024-07-03 06:54:36 创建   2024-08-31 06:59:45 2024-08-31 06:59:45 更新      3.3k 字  12 分钟

将大型语言模型（LLM）代理部署到生产环境中是一个复杂且多方面的问题。在这篇文章中，我想分享人们在尝试使其代理达到生产标准时经常遇到的八个反复出现的问题。我收到了许多关于此过程框架的问题。虽然我尽量保持框架中立，但其中一些问题对某些框架比其他框架更为相关。

与任何旅程一样，这一过程伴随着许多障碍和意外挑战。以下是一些关键问题及其应对策略，并在适用的情况下提供代码示例。

1. 可靠性：信任的基石

设想你踏上旅程，却发现每看一次地图，路线就发生变化。这对企业而言，就如同不可靠的LLM代理所感受到的困扰。确保这些代理的可靠性至关重要，因为企业期望的是一贯的高质量表现。许多企业追求“五个九”（99.999%）的在线时间，但LLM代理往往难以保持一致性，导致输出可能需要频繁的人工监督。

大多数公司追求高可靠性，通常满足于99%的在线时间，但LLM代理的可靠性普遍只能达到60-70%。这种不一致性要求持续的人工监督，这反而违背了自动化的初衷。要实现更高的可靠性，需要建立强大的测试和验证框架。

理解挑战

性能变异性： LLMs 的表现可能难以预测，由于其输出的随机性，常常产生不一致的结果。这对于需要高精度和一致性的任务来说是个问题。例如，一个代理可能在某一时刻正确处理了客户支持查询，而在下一刻却提供了无关的回应 。

上下文管理： 在长时间交互或跨多个会话中保持上下文是具有挑战性的。LLMs 可能会跟丢对话流程，导致无关或错误的回应。这一问题在客户服务应用中尤为突出，代理需要记住之前的交互。

工具集成： 许多 LLM 代理依赖外部工具来执行特定任务，如数据库查询或网络搜索。这些工具的有效集成和无缝切换对于可靠性能至关重要。代理可能需要从 CRM 系统获取数据，处理数据，然后回应查询——所有这些都不丢失上下文。正如SuperAnnotate 的这篇文章所强调的。

提高可靠性的策略

强化测试： 实施广泛的测试机制，模拟真实世界场景。这有助于在部署前发现并解决潜在问题。例如，回归测试等技术可以确保新更新不会引入新错误。

如本文所述（Analytics Vidhya ），我们可以创建一个幻觉检查器，根据检索到的上下文是否用于生成最终响应来给出“是”或“否”的答案。

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### 幻觉评分器

# 数据模型
class GradeHallucinations(BaseModel):
    """用于生成答案中是否存在幻觉的二元评分。"""

    binary_score: str = Field(
        description="答案基于事实，'是'或'否'"
    )


# 前言
preamble = """你是一个评分者，评估LLM生成是否基于/支持一组检索到的事实。\n
给出二元评分'是'或'否'。'是'意味着答案基于/支持这组事实。"""

# LLM调用函数
llm = ChatCohere(model="command-r", temperature=0)
structured_llm_grader = llm.with_structured_output(
    GradeHallucinations, preamble=preamble
)

# 提示
hallucination_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        # ("system", system),
        ("human", "事实集合：\n\n {documents} \n\n LLM生成：{generation}"),
    ]
)

hallucination_grader = hallucination_prompt | structured_llm_grader
hallucination_grader.invoke({"documents": docs, "generation": generation})

我们还可以通过答案评分器进一步检查，利用LLM模型检查生成的答案是否与问题相关。

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# 数据模型
class GradeAnswer(BaseModel):
    """评估答案是否回答问题的二元评分。"""

    binary_score: str = Field(
        description="答案回答了问题，'是'或'否'"
    )


# 前言
preamble = """你是一个评分者，评估答案是否回答/解决了问题\n
给出二元评分'是'或'否'。'是'意味着答案解决了问题。"""

# LLM调用函数
llm = ChatCohere(model="command-r", temperature=0)
structured_llm_grader = llm.with_structured_output(GradeAnswer, preamble=preamble)

# 提示
answer_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("human", "用户问题：\n\n {question} \n\n LLM生成：{generation}"),
    ]
)

answer_grader = answer_prompt | structured_llm_grader
answer_grader.invoke({"question": question, "generation": generation})

增强反馈机制： 引入反馈循环，持续监控并根据实时数据调整代理的性能。ReAct和Reflexion等方法通过迭代思考、行动和观察周期帮助LLM改进。您可以从我之前的关于代理规划的文章中了解更多关于ReAct和Reflexion的信息。

性能监控工具： 利用监控代理性能并提供改进领域洞察的工具。这可以包括实时仪表板和警报系统，以便快速解决出现的任何可靠性问题。例如，使用向量存储高效管理数据可以帮助快速准确地检索相关信息，确保代理在各种场景中保持可靠。

2. 处理过度循环：打破循环

在这项挑战中，你可能会感觉自己被困在一个迷宫中，无休止地循环而找不到出路。代理也可能陷入类似的循环，反复失败而无法达到满意的结果。实施设置最大重试次数和使用超时机制等方法可以防止这些无休止的循环并节省资源。

代理常常因为工具失败或LLM决定重复执行任务而陷入循环。这可能会变得成本高昂且效率低下，尤其是在使用昂贵模型的情况下。缓解这一问题的策略包括限制重试次数和实施超时机制。

处理过度循环的方法：

重试限制和超时：防止代理陷入循环的主要方法之一是设置最大重试次数并实施超时机制。这确保了如果代理在规定次数内未能达到满意的结果，它会停止尝试并节省计算资源。

任务执行管理：利用CrewAI等提供的先进任务执行管理策略。可以配置max_iter（最大迭代次数）和max_execution_time（最大执行时间）等属性，以限制代理在任务上工作的时间（Home）（Home）。

高级监控和调试：AgentOps等工具提供全面的监控和调试功能。AgentOps可以跟踪会话回放、监控成本和令牌使用情况，并识别导致无限循环的递归思维模式。这使开发者能够更有效地找出并解决这些循环的根本原因（Home）。

代码示例：实现带有最大重试限制的重试机制

以下是如何在Python中实现重试机制以通过设置最大重试限制和使用超时来处理过度循环的示例：

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import time

def call_agent_with_retry(agent, input_data, max_retries=5, timeout=2):
    attempts = 0
    while attempts < max_retries:
        try:
            result = agent(input_data)
            return result
        except Exception as e:
            attempts += 1
            time.sleep(timeout)
            if attempts >= max_retries:
                raise e

# 使用示例
result = call_agent_with_retry(my_agent_function, "input_data")

CrewAI中的配置示例

在CrewAI中，你可以通过设置特定属性来自定义代理以有效处理循环：

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from crewai import Agent
agent = Agent(
    role='数据分析师',
    goal='提取可操作的洞察',
    max_iter=10, # 限制为10次迭代以防止无限循环
    max_execution_time=60, # 限制执行时间为60秒
    verbose=True
)

通过采用这些策略并利用AgentOps和CrewAI的配置选项等高级工具，你可以显著降低代理陷入过度循环的可能性，从而提高LLM部署中的效率和可靠性。

3. 工具定制化：打造完美指南针

通用工具可能无法满足您应用的特定需求。正如探险者为特定地形定制装备一样，定制这些工具可以显著提升性能。开发专门的数据抓取工具或集成针对特定任务的精确API，可以提高代理的效率。

像LangChain这样的框架中的工具往往过于通用。定制工具以处理特定的输入和输出至关重要。例如，定制工具可以管理数据提取、处理和为LLM准备。

代码示例：

使用 BeautifulSoup 创建自定义网页抓取工具：

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def custom_scraper(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 自定义抓取逻辑
    data = {
        "title": soup.find('title').text,
        "links": [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
    }
    return data

# 使用示例
scraped_data = custom_scraper('https://example.com')

4. 自检机制：导航员的审视

实施自检机制确保生成的输出正确且有用。这对于生成代码或处理需要特定标准的应用尤为重要。就像有一位导航员复查每一步，确保你保持在正确的航线上。

代理需要验证其输出。对于代码生成，这可能涉及运行单元测试。对于其他输出，则可能涉及检查数据的有效性或正确性。

代码示例：

使用 exec 实现生成代码的自检机制：

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def self_check_code(code):
    try:
        exec(code, {})
        return True
    except Exception as e:
        return False

# 使用示例
generated_code = """
def example_function():
    return "Hello, World!"
"""

if self_check_code(generated_code):
    print("代码有效")
else:
    print("代码无效")

5. 可解释性：指南日志

可解释性对于用户信任至关重要。用户需要理解一个代理为何做出特定决策或产生某种输出。为代理的行为背后的数据和推理提供清晰的解释或引用，可以增强用户对系统的信心。

可解释性涉及记录代理的决策过程。这有助于用户理解为何做出某些决策，从而增加对系统的信任。

代码示例：

记录LLM做出的决策的解释：

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import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def explainable_agent(input_data):
    explanation = f"Received input: {input_data}"
    logging.info(explanation)
    
    # Generate output
    output = "Generated output"
    
    explanation += f" | Generated output: {output}"
    logging.info(explanation)
    
    return output, explanation

# Usage
output, explanation = explainable_agent("Sample input")
print("Output:", output)
print("Explanation:", explanation)

6. 安全与合规：守护之盾

部署大型语言模型（LLMs）带来了独特的安全挑战。实施强有力的访问控制、定期进行安全审计以及持续监控对于保护敏感数据和遵守法规至关重要。

7. 延迟与性能优化：快速通道

延迟在实时应用中可能成为重大障碍。数据、张量、流水线和混合并行等技术有助于优化性能。此外，模型压缩技术如量化可以减少内存需求并提高效率。

解决方案：语义缓存

语义缓存通过存储和重用相似查询的响应，可以显著降低延迟并提升性能。这种方法能减少冗余API调用并降低计算开销。

代码示例：

使用GPTCache进行语义缓存：

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from gptcache import Cache, Config
from gptcache embedding import Onnx
from gptcache manager import manager factory
from gptcache similarity evaluation import Onnx Model Evaluation
from gptcache processor pre import last content

# 初始化缓存
openai cache = Cache()
encoder = Onnx()
sqlite faiss data manager = manager factory(
    "sqlite, faiss",
    data dir="openai cache",
    scalar params={"sql url": "sqlite:///./openai cache.db", "table name": "openai chat"},
    vector params={"dimension": encoder dimension, "index file path": "./openai chat faiss.index"},
)
onnx evaluation = Onnx Model Evaluation()
cache config = Config(similarity threshold=0.75)

openai cache init(
    pre func=last content,
    embedding=encoder,
    data manager=sqlite faiss data manager,
    evaluation=onnx evaluation,
    config=cache config
)

# 使用缓存响应的函数
def get response with cache(question):
    response = openai Chat Completion create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": question}],
        cache obj=openai cache,
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

# 示例用法
question = "什么是GitHub？"
response = get response with cache(question)
print(response)

8. 成本管理：珍宝守护者

部署大型语言模型（LLMs）是资源密集型且成本高昂的。优化硬件使用、智能利用云计算资源以及高效调度与批处理模型请求，有助于控制成本。

解决方案：语义缓存降低成本

通过最小化 API 调用次数，语义缓存还能帮助降低成本，从而节省计算和带宽费用。

更多关于语义缓存的信息，请参阅此文章。

结论

将LLM代理部署到生产环境中是一个多方面的挑战，需要解决可靠性问题、处理过度循环、定制工具以及实施强大的监控和反馈机制。通过理解这些常见问题并采用有效的策略，您可以提升LLM部署的性能和可靠性，确保它们达到生产环境中的高标准。随着AI技术的不断进步以及CrewAI和AgentOps等工具的发展，管理这些挑战变得更加可行，为更高效和可靠的AI解决方案铺平了道路。

  • 标题: 部署LLM代理到生产环境的挑战全面指南
  • 作者: Barry
  • 创建于 : 2024-07-03 06:54:36
  • 更新于 : 2024-08-31 06:59:45
  • 链接: https://wx.role.fun/2024/07/03/947643fcbc6e4ddf80d9469b417ba53e/
  • 版权声明: 本文章采用 CC BY-NC-SA 4.0 进行许可。
此页目录
部署LLM代理到生产环境的挑战全面指南
  1. 1. 可靠性：信任的基石
    1. 理解挑战
    2. 提高可靠性的策略
  2. 2. 处理过度循环：打破循环
  3. 3. 工具定制化：打造完美指南针
    1. 代码示例：
  4. 4. 自检机制：导航员的审视
    1. 代码示例：
  5. 5. 可解释性：指南日志
  6. 6. 安全与合规：守护之盾
  7. 7. 延迟与性能优化：快速通道
  8. 8. 成本管理：珍宝守护者
    1. 解决方案：语义缓存降低成本
  9. 结论