克服对接大语言模型 API 的挑战：5个实用步骤

在现代软件开发中，大语言模型（LLM）已成为许多应用程序的核心组成部分。然而，与大语言模型的 API 的集成并不总是一帆风顺的。

本文将深入探讨这些挑战，并提供 5 个实用步骤来克服它们。

一、主要问题

1. 不同 LLM 之间的 API 不一致

不同的 LLM 可能会有不同的 API 结构和调用方式，这可能会给开发人员带来额外的负担。

2. 不完全可靠

LLM 的可靠性可能会受到许多因素的影响，包括硬件故障、软件缺陷等。

3. 更高的延迟

LLM 可能会产生较高的延迟，特别是在处理大量数据时。

4. 需要管理速率限制、停机时间、错误

LLM 可能会受到速率限制、停机时间和错误的影响。

二、五个步骤，让集成更简单

1. 记录和分析：使用专门的记录工具记录所有请求和响应，以便于分析和故障排除。
2. 故障警报：主动设置警报，以便迅速解决请求和响应级别的故障。
3. 关注时钟：密切监控 API 延迟，并选择适当的技术来提高性能。
4. 导航速率限制：实施速率限制处理，避免 HTTP 429 错误，确保更顺畅的体验。
5. 持续改进：不断学习和改进，确保 LLM 集成始终符合业务需求和技术标准。

三、 结论

LLM API 的集成可能充满挑战，但通过明确的策略和实用的步骤，可以使过程变得更加简单和可控。本文提供的五个步骤是任何希望克服这些挑战的开发人员的实用指南。

更多关于构建可靠 LLM 应用程序的信息，请查看这里。

本文根据：https://news.ycombinator.com/item?id=36955665 整理而来