各位编程专家,欢迎来到今天的技术讲座。今天我们将深入探讨一个在构建高可用、高韧性AI应用中至关重要的机制——‘Fallbacks’ 机制。特别是,我们将聚焦于如何设计一个当我们的主力大模型(如GPT-4)出现故障时,能够平滑、智能地自动降级到备用模型(如Claude),甚至本地部署模型(如Llama)的容错链。 在AI技术飞速发展的今天,大模型(LLMs)已成为许多应用的核心。然而,这些强大的服务并非永远可靠。它们可能面临API中断、速率限制、性能下降、成本波动,甚至区域性服务宕机等问题。一个健壮的AI应用,绝不能将所有鸡蛋放在一个篮子里。这就是 Fallback 机制发挥作用的地方。 第一章:理解 Fallback 机制的本质 1.1 什么是 Fallback 机制? 从广义上讲,Fallback 机制是一种软件设计模式,旨在当系统的主组件或首选操作路径失败、不可用或无法满足预期性能时,能够自动切换到预定义的替代方案。它是一种容错(Fault Tolerance)策略,确保即使在部分组件失效的情况下,系统也能继续运行,提供至少是降级但可接受的服务。 在我们的L …
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