⚙️

Production & Reliability

Deploying AI in production: guardrails, monitoring, latency, and cost.

Articoli

⚙️Topic Hub

🏁

Inizia Qui

Segui questo percorso consigliato

RAGCache: Enhancing Efficiency in Retrieval-Augmented Generation

🔬 Expert3 min

Definition

What is Production & Reliability?

Questo argomento copre la disciplina LLMOps (LLM Operations). Colma il divario tra un prototipo funzionante in un notebook e un'applicazione resiliente e scalabile che serve gli utenti. Le aree chiave includono Guardrails (prevenzione di output dannosi), Osservabilità (tracciamento delle catene e dei costi), Caching e ottimizzazione della latenza.

Strategie

Andare Live: Quando stai passando da "funziona sulla mia macchina" a "funziona per 10.000 utenti".
Controllo dei Costi: Quando la tua fattura OpenAI raggiunge i $1.000/mese e devi implementare il caching semantico o passare a modelli più economici per query semplici.
Sicurezza & Compliance: Assicurarsi che il tuo bot non sputi volgarità, lasci trapelare PII (Informazioni Identificabili Personalmente) o allucini selvaggiamente in un ambiente regolamentato.

Rischi / Errori comuni

Nessuna Pipeline di Valutazione: Distribuire modifiche ai prompt o ai modelli senza una suite di test automatizzata. Questo porta inevitabilmente a regressioni in cui la correzione di un bug ne rompe altri tre.
Ignorare la Latenza: Gli utenti odiano aspettare 10 secondi per una risposta. Non implementare lo streaming o aggiornamenti UI ottimistici uccide il coinvolgimento.
Cecità del Logging: Memorizzare solo l'output finale e non i passaggi intermedi di una catena rende impossibile il debugging.

FAQ

Cosa sono i Guardrails?

Strati software che si trovano tra l'utente e l'LLM. Controllano gli input (per jailbreak/injection attack) e gli output (per tossicità/allucinazioni) e li bloccano o li sanificano prima che raggiungano l'utente.

Cos'è il Caching Semantico?

A differenza del caching standard (rispondenza esatta), il caching semantico usa gli embedding per verificare se una nuova domanda è *abbastanza simile* a una risposta precedente. In tal caso, restituisce la risposta memorizzata nella cache, risparmiando tempo e denaro.

📖

Guide & Approfondimenti

🔬 ExpertNov 30, 20243 min lettura

RAGCache: Enhancing Efficiency in Retrieval-Augmented Generation

Discover how RAGCache optimizes Retrieval-Augmented Generation by reducing latency and improving throughput, enabling more efficient AI applications

Leggi articolo

🔬 ExpertOct 11, 20245 min lettura

KnockKnock: Automate Your Machine Learning Notifications with Ease

Automate machine learning notifications with KnockKnock, a Python library that integrates with Desktop, Telegram, Email, and Slack. Save time and monitor your training scripts efficiently

Leggi articolo