افزایش چشمگیر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) صنایع متعددی را متحول کرده است و کسب‌وکارها به طور فزاینده‌ای از این مدل‌ها برای بهبود کارایی عملیاتی خود استفاده می‌کنند. با این حال، این پذیرش با چالش مهم مدیریت مؤثر هزینه‌ها برای جلوگیری از مصرف بی‌رویه توکن‌ها همراه است. همانطور که مدیرعامل OpenAI اشاره کرد، حتی عبارات ساده قدردانی کاربران از LLMها می‌تواند به طور تجمعی به میلیون‌ها دلار هزینه منجر شود. برای رفع این مشکل، AWS مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock را در نسخه پیش‌نمایش در دسامبر گذشته معرفی کرد که اکنون به طور کامل در این ماه منتشر شده است. این ویژگی به طور هوشمندانه پرامپت‌ها را بر اساس پیچیدگی آنها به مناسب‌ترین مدل LLM هدایت می‌کند، ضمن حفظ پاسخ‌های با کیفیت بالا، هزینه‌ها را به طور همزمان کاهش می‌دهد و زمان پاسخگویی را بهبود می‌بخشد.
درک مسیریابی هوشمند پرامپت
مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock برای بهینه‌سازی استفاده از LLMها با هدایت پرامپت‌های ساده‌تر به مدل‌های مقرون‌به‌صرفه‌تر طراحی شده است، در نتیجه عملکرد را افزایش داده و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. این سیستم دارای مسیریاب‌های پرامپت پیش‌فرض برای هر خانواده مدل است که امکان استفاده فوری با پیکربندی‌های از پیش تعریف‌شده متناسب با مدل‌های اساسی خاص را فراهم می‌کند. کاربران همچنین این انعطاف‌پذیری را دارند که مسیریاب‌های خود را برای برآورده کردن نیازهای خاص پیکربندی کنند. در حال حاضر، این سرویس از طیف وسیعی از خانواده‌های LLM پشتیبانی می‌کند، از جمله:
- سری Anthropic Claude: Haiku, 5 v1, Haiku 3.5, Sonnet 3.5 v2
- سری Llama: Llama 3.1 8b, 70b, 3.2 11b, 90B, و 3.3 70B
- سری Nova: Nova Pro و Nova lite
AWS آزمایش‌های داخلی گسترده‌ای را با استفاده از داده‌های اختصاصی و در دسترس عموم برای ارزیابی عملکرد مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock انجام داد. دو معیار کلیدی مورد استفاده قرار گرفت:
- میانگین افزایش کیفیت پاسخ تحت محدودیت هزینه (ARQGC): این معیار استاندارد شده (از 0 تا 1) کیفیت مسیریاب را تحت محدودیت‌های مختلف هزینه ارزیابی می‌کند، جایی که 0.5 نشان‌دهنده مسیریابی تصادفی و 1 نشان‌دهنده مسیریابی بهینه است.
- صرفه‌جویی در هزینه: این معیار هزینه استفاده از مسیریابی هوشمند پرامپت را در مقابل استفاده از قدرتمندترین مدل در یک سری معین مقایسه می‌کند.
- مزایای تأخیر: اندازه‌گیری شده توسط میانگین زمان تا اولین توکن (TTFT).
داده‌های جمع‌آوری‌شده بینش‌هایی را در مورد اثربخشی مسیریابی هوشمند پرامپت در متعادل کردن کیفیت پاسخ، هزینه و تأخیر ارائه می‌دهد.
بررسی تفاوت کیفیت پاسخ
معیار تفاوت کیفیت پاسخ، اختلاف در پاسخ‌ها بین یک مدل برگشتی و سایر مدل‌ها را اندازه‌گیری می‌کند. مقدار کوچکتر نشان‌دهنده شباهت بیشتر در پاسخ‌ها است، در حالی که مقدار بزرگتر نشان‌دهنده تفاوت‌های چشمگیرتر است. انتخاب مدل برگشتی بسیار مهم است. به عنوان مثال، اگر Claude 3 Sonnet از Anthropic به عنوان مدل برگشتی استفاده شود و تفاوت کیفیت پاسخ روی 10٪ تنظیم شود، مسیریاب به طور پویا یک LLM را انتخاب می‌کند که کیفیت پاسخ را در 10٪ Claude 3 Sonnet ارائه می‌دهد تا عملکرد کلی را بهینه کند.
برعکس، اگر یک مدل کم‌هزینه‌تر مانند Claude 3 Haiku به عنوان مدل برگشتی استفاده شود، مسیریاب به طور پویا یک LLM را انتخاب می‌کند که کیفیت پاسخ را بیش از 10٪ در مقایسه با Claude 3 Haiku بهبود بخشد. در سناریوهایی که Haiku مدل برگشتی است، تفاوت کیفیت پاسخ 10٪ پیکربندی شده است تا به تعادل مورد نظر بین هزینه و کیفیت دست یابد.
پیاده‌سازی عملی و نمایش
مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock از طریق کنسول مدیریت AWS قابل دسترسی است و به کاربران امکان می‌دهد مسیریاب‌های سفارشی ایجاد کنند یا از پیش‌فرض‌های از پیش پیکربندی‌شده استفاده کنند. برای پیکربندی یک مسیریاب پرامپت، به Prompt Routers در کنسول آمازون Bedrock بروید و ‘Configure prompt router’ را انتخاب کنید.
پس از پیکربندی، مسیریاب می‌تواند در Playground در کنسول استفاده شود. به عنوان مثال، یک سند 10K از Amazon.com می‌تواند پیوست شود و سؤالات خاصی در مورد هزینه‌های فروش مطرح شود.
با انتخاب نماد ‘router metrics’، کاربران می‌توانند تعیین کنند که کدام مدل در نهایت درخواست را پردازش کرده است. در مواردی که سؤالات پیچیده مطرح می‌شوند، مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock درخواست را به یک مدل قدرتمندتر مانند Claude 3.5 Sonnet V2 هدایت می‌کند.
بررسی دقیق سری LLM
سری Anthropic Claude
سری Anthropic Claude طیف وسیعی از مدل‌ها را ارائه می‌دهد که هر کدام دارای قابلیت‌ها و پروفایل‌های هزینه متمایزی هستند. مدل Haiku برای سرعت و کارایی طراحی شده است، و آن را برای وظایفی که پاسخ‌های سریع حیاتی هستند و پیچیدگی متوسط است، مناسب می‌کند. از طرف دیگر، Claude 3 Sonnet، یک رویکرد متعادل‌تر ارائه می‌دهد و پاسخ‌های با کیفیت بالا را بدون هزینه اضافی مرتبط با پیشرفته‌ترین مدل‌ها ارائه می‌دهد. نسخه‌های مختلف در سری Claude به کاربران این امکان را می‌دهد تا انتخاب خود را بر اساس الزامات خاص برنامه و محدودیت‌های بودجه تنظیم کنند.
سری Llama
سری Llama، که توسط Meta توسعه یافته است، به دلیل ماهیت منبع باز و تطبیق‌پذیری خود شناخته شده است. مدل‌های این سری از مدل‌های کوچکتر و کارآمدتر مانند Llama 3.1 8b تا مدل‌های بزرگتر و قدرتمندتر مانند Llama 3.3 70B متغیر است. این محدوده به کاربران این امکان را می‌دهد تا مدل مناسب را بر اساس پیچیدگی کار و منابع محاسباتی موجود انتخاب کنند. سری Llama به ویژه در تحقیق و توسعه به دلیل دسترسی و توانایی سفارشی‌سازی و تنظیم دقیق مدل‌ها محبوب است.
سری Nova
سری Nova شامل مدل‌هایی مانند Nova Pro و Nova Lite است که برای ارائه تعادل بین عملکرد و کارایی طراحی شده‌اند. Nova Pro برای وظایف سخت‌تری که به سطوح بالاتری از دقت و جزئیات نیاز دارند، طراحی شده است، در حالی که Nova Lite برای پردازش سریع‌تر و هزینه‌های محاسباتی کمتر بهینه شده است. این سری اغلب در برنامه‌هایی استفاده می‌شود که در آن پاسخ‌های بی‌درنگ و استفاده کارآمد از منابع ضروری است.
محک‌زنی و تحلیل عملکرد
آزمایش‌های محک‌زنی که توسط AWS انجام شده است، بینش‌های ارزشمندی را در مورد عملکرد مسیریابی هوشمند پرامپت در سری‌های مختلف مدل ارائه می‌دهد. معیار ARQGC توانایی مسیریاب را در حفظ کیفیت پاسخ بالا در عین رعایت محدودیت‌های هزینه برجسته می‌کند. معیار صرفه‌جویی در هزینه مزایای اقتصادی استفاده از مسیریابی هوشمند پرامپت را در مقایسه با تکیه صرف بر قدرتمندترین مدل‌ها نشان می‌دهد. معیار TTFT مزایای تأخیر را برجسته می‌کند و نشان می‌دهد که زمان پاسخگویی سریع‌تری برای بسیاری از انواع پرس‌وجوها وجود دارد.
این محک‌زنی‌ها نشان می‌دهند که مسیریابی هوشمند پرامپت می‌تواند به طور قابل توجهی هزینه‌ها را کاهش دهد در حالی که پاسخ‌های با کیفیت بالا را حفظ می‌کند و تأخیر را در سری‌های مختلف مدل به حداقل می‌رساند. به کاربران توصیه می‌شود که در طول پیکربندی، با مقادیر مختلف تفاوت کیفیت پاسخ آزمایش کنند تا تنظیمات بهینه را برای نیازهای خاص خود شناسایی کنند. با تجزیه و تحلیل کیفیت پاسخ، هزینه و تأخیر مسیریاب در مجموعه‌داده‌های توسعه خود، کاربران می‌توانند پیکربندی را برای دستیابی به بهترین تعادل ممکن تنظیم کنند.
پیکربندی تفاوت کیفیت پاسخ: بررسی عمیق
تفاوت کیفیت پاسخ (RQD) یک پارامتر محوری در مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock است که به کاربران امکان می‌دهد تعادل بین کیفیت پاسخ و بهره‌وری هزینه را تنظیم کنند. یک تنظیم RQD پایین‌تر سیستم را به اولویت‌بندی مدل‌هایی سوق می‌دهد که پاسخ‌هایی را ارائه می‌دهند که از نزدیک با مدل برگشتی انتخابی همسو هستند و از سازگاری و قابلیت اطمینان اطمینان حاصل می‌کنند. برعکس، یک RQD بالاتر به مسیریاب اجازه می‌دهد تا طیف گسترده‌تری از مدل‌ها را کشف کند و به طور بالقوه مقداری کیفیت را برای صرفه‌جویی در هزینه یا بهبود تأخیر قربانی کند.
انتخاب مدل برگشتی بسیار مهم است، زیرا به عنوان معیاری عمل می‌کند که سایر مدل‌ها در برابر آن ارزیابی می‌شوند. برای سناریوهایی که بالاترین سطح دقت و جزئیات را می‌طلبند، انتخاب یک مدل رده بالا مانند Claude 3 Sonnet به عنوان برگشتی تضمین می‌کند که مسیریاب فقط مدل‌هایی را در نظر می‌گیرد که می‌توانند نتایج قابل مقایسه ارائه دهند. در شرایطی که هزینه یک نگرانی اصلی است، می‌توان از یک مدل اقتصادی‌تر مانند Claude 3 Haiku به عنوان برگشتی استفاده کرد و به مسیریاب اجازه می‌دهد تا برای کارایی بهینه شود در حالی که هنوز سطوح کیفیت قابل قبولی را حفظ می‌کند.
سناریویی را در نظر بگیرید که یک موسسه مالی از LLMها برای ارائه پشتیبانی مشتری استفاده می‌کند. اگر موسسه Claude 3 Sonnet را به عنوان مدل برگشتی با RQD 5٪ تنظیم کند، سیستم مسیریابی هوشمند پرامپت فقط پرس‌وجوها را به مدل‌هایی هدایت می‌کند که پاسخ‌هایی را در محدوده 5٪ از کیفیت Claude 3 Sonnet ارائه می‌دهند. این اطمینان می‌دهد که مشتریان به طور مداوم از پشتیبانی با کیفیت بالا برخوردار می‌شوند، اما ممکن است هزینه بیشتری داشته باشد. اگر موسسه به جای آن Claude 3 Haiku را به عنوان برگشتی با RQD 15٪ تنظیم کند، سیستم می‌تواند طیف وسیع‌تری از مدل‌ها را کشف کند و به طور بالقوه هزینه‌ها را کاهش دهد در حالی که هنوز پاسخ‌های نسبتاً دقیقی ارائه می‌دهد.
توانایی تنظیم پویا RQD بر اساس معیارهای عملکرد بی‌درنگ، سازگاری سیستم مسیریابی هوشمند پرامپت را بیشتر افزایش می‌دهد. با نظارت مداوم بر کیفیت پاسخ، هزینه و تأخیر، مسیریاب می‌تواند به طور خودکار RQD را تنظیم کند تا تعادل مورد نظر بین این عوامل را حفظ کند. این اطمینان می‌دهد که سیستم حتی با تکامل حجم کار و قابلیت‌های مدل در طول زمان، بهینه باقی می‌ماند.
موارد استفاده پیشرفته و سفارشی‌سازی
فراتر از پیکربندی‌های پیش‌فرض، مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock گزینه‌های سفارشی‌سازی پیشرفتهای را برای پاسخگویی به موارد استفاده خاص ارائه می‌دهد. کاربران می‌توانند قوانین مسیریابی سفارشی را بر اساس عواملی مانند پیچیدگی پرس‌وجو، حساسیت داده‌ها یا زمان پاسخگویی مورد نظر تعریف کنند. این امکان کنترل دقیق بر نحوه پردازش پرامپت‌ها را فراهم می‌کند و اطمینان می‌دهد که مناسب‌ترین مدل‌ها همیشه برای هر کار استفاده می‌شوند.
به عنوان مثال، یک ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی ممکن است قوانین مسیریابی سفارشی را پیکربندی کند تا اطمینان حاصل کند که داده‌های حساس بیمار همیشه توسط مدل‌هایی پردازش می‌شوند که با مقررات HIPAA مطابقت دارند. به طور مشابه، یک شرکت حقوقی ممکن است مدل‌هایی را که به دلیل دقت و قابلیت اطمینان خود هنگام پردازش اسناد حقوقی حیاتی شناخته شده‌اند، در اولویت قرار دهد.
توانایی ادغام معیارهای سفارشی در سیستم مسیریابی هوشمند پرامپت سازگاری آن را بیشتر افزایش می‌دهد. کاربران می‌توانند معیارهای خود را برای اندازه‌گیری جنبه‌های خاصی از کیفیت پاسخ، مانند تجزیه و تحلیل احساسات، دقت واقعی یا انسجام، تعریف کنند. با گنجاندن این معیارهای سفارشی در قوانین مسیریابی، سیستم می‌تواند برای الزامات خاص هر برنامه بهینه شود.
برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی و داستان‌های موفقیت
چندین سازمان قبلاً با موفقیت مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock را برای بهینه‌سازی استفاده از LLM خود پیاده‌سازی کرده‌اند. به عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک پیشرو از این سیستم برای کاهش 30 درصدی هزینه‌های LLM خود در عین حفظ سطوح بالای رضایت مشتری استفاده کرده است. این شرکت با مسیریابی سؤالات ساده مشتریان به مدل‌های مقرون‌به‌صرفه‌تر و رزرو مدل‌های قدرتمندتر برای مسائل پیچیده، کارایی عملیاتی خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است.
داستان موفقیت دیگری از یک شرکت خدمات مالی بزرگ می‌آید که از مسیریابی هوشمند پرامپت برای افزایش قابلیت‌های تشخیص تقلب خود استفاده کرده است. این شرکت با ادغام معیارهای سفارشی در قوانین مسیریابی، توانسته است مدل‌هایی را که به ویژه در شناسایی تراکنش‌های تقلبی ماهر هستند، اولویت‌بندی کند. این منجر به کاهش قابل توجهی در خسارات تقلب و بهبود امنیت کلی شده است.
این مثال‌ها مزایای ملموس مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock را نشان می‌دهند و پتانسیل آن را برای تغییر نحوه استفاده سازمان‌ها از LLMها برجسته می‌کنند. این سیستم با ارائه یک راه حل انعطاف‌پذیر، مقرون‌به‌صرفه و با عملکرد بالا، به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا پتانسیل کامل LLMها را باز کنند و در عین حال هزینه‌ها را به طور موثر مدیریت کنند.
پیمایش کنسول مدیریت AWS برای مسیریابی پرامپت
کنسول مدیریت AWS یک رابط کاربرپسند برای پیکربندی و مدیریت مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock فراهم می‌کند. برای شروع، به سرویس آمازون Bedrock در کنسول AWS بروید و ‘Prompt Routers’ را از قسمت پیمایش انتخاب کنید.
از آنجا، می‌توانید یک مسیریاب پرامپت جدید ایجاد کنید یا یک مسیریاب موجود را اصلاح کنید. هنگام ایجاد یک مسیریاب جدید، باید مدل برگشتی، تفاوت کیفیت پاسخ و هر قانون مسیریابی سفارشی را مشخص کنید. کنسول راهنمایی و راهنمایی دقیق برای کمک به شما در پیکربندی این تنظیمات ارائه می‌دهد.
پس از پیکربندی مسیریاب، می‌توانید آن را با استفاده از Playground در کنسول آزمایش کنید. به سادگی یک سند را پیوست کنید یا یک پرس‌وجو را وارد کنید و مشاهده کنید که کدام مدل توسط مسیریاب انتخاب می‌شود. نماد ‘router metrics’ اطلاعات دقیقی در مورد تصمیم مسیریابی ارائه می‌دهد، از جمله کیفیت پاسخ، هزینه و تأخیر.
کنسول مدیریت AWS همچنین قابلیت‌های نظارت و ورود به سیستم جامع را ارائه می‌دهد و به شما امکان می‌دهد عملکرد مسیریاب‌های پرامپت خود را در طول زمان پیگیری کنید. می‌توانید از این سیاههها برای شناسایی مشکلات احتمالی و بهینه‌سازی پیکربندی برای حداکثر کارایی استفاده کنید.
بهترین شیوه‌ها برای بهینه‌سازی مسیریابی پرامپت
برای استفاده حداکثری از مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock، بهترین شیوه‌های زیر را در نظر بگیرید:
- مدل برگشتی مناسب را انتخاب کنید: مدل برگشتی به عنوان معیار کیفیت پاسخ عمل می‌کند، بنابراین مدلی را انتخاب کنید که با الزامات عملکرد شما همسو باشد.
- تفاوت کیفیت پاسخ را تنظیم دقیق کنید: برای یافتن تعادل بهینه بین کیفیت پاسخ و بهره‌وری هزینه، با مقادیر مختلف RQD آزمایش کنید.
- قوانین مسیریابی سفارشی را پیاده‌سازی کنید: از قوانین مسیریابی سفارشی برای هدایت انواع خاصی از پرس‌وجوها به مناسب‌ترین مدل‌ها استفاده کنید.
- معیارهای سفارشی را ادغام کنید: معیارهای سفارشی را برای اندازه‌گیری جنبه‌های خاصی از کیفیت پاسخ که برای برنامه شما مهم هستند، وارد کنید.
- به طور منظم عملکرد را نظارت کنید: عملکرد مسیریاب‌های پرامپت خود را در طول زمان پیگیری کنید و در صورت نیاز تنظیمات را انجام دهید.
- با به‌روزرسانی‌های مدل به‌روز باشید: از آخرین به‌روزرسانی‌های مدل مطلع باشید و پیکربندی‌های خود را بر این اساس تنظیم کنید تا از قابلیت‌های جدید بهره‌مند شوید.
با پیروی از این بهترین شیوه‌ها، می‌توانید استفاده از LLM خود را بهینه کنید و پتانسیل کامل مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock را باز کنید.
آینده بهینه‌سازی LLM
همانطور که LLMها به تکامل خود ادامه می‌دهند و بیشتر در برنامه‌های مختلف ادغام می‌شوند، نیاز به استراتژی‌های بهینه‌سازی کارآمد و مقرون‌به‌صرفه تنها افزایش خواهد یافت. مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock نشان‌دهنده یک گام مهم رو به جلو در این راستا است و ابزاری انعطاف‌پذیر و قدرتمند برای مدیریت استفاده از LLM فراهم می‌کند.
در آینده، می‌توانیم شاهد پیشرفتهای بیشتری در فناوری‌های مسیریابی پرامپت باشیم، از جمله الگوریتم‌های مسیریابی پیچیده‌تر، بهبود یکپارچه‌سازی با سایر خدمات AWS و پشتیبانی بیشتر از طیف وسیع‌تری از LLMها. این پیشرفت‌ها به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا از پتانسیل کامل LLMها استفاده کنند و در عین حال هزینه‌ها را به طور موثر مدیریت کنند و سطوح بالای عملکرد را تضمین کنند.
ادغام تکنیک‌های بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی نیز نقش مهمی در آینده بهینه‌سازی LLM ایفا خواهد کرد. با استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل الگوهای پرس‌وجو، کیفیت پاسخ و معیارهای هزینه، سیستم‌ها قادر خواهند بود به طور خودکار قوانین مسیریابی و پیکربندی‌ها را برای به حداکثر رساندن کارایی و عملکرد تنظیم کنند. این امر بار روی کاربران را بیشتر کاهش می‌دهد و آنها را قادر می‌سازد تا بر بهره‌گیری از بینش‌ها و قابلیت‌های LLMها تمرکز کنند.
در نهایت، هدف از بهینه‌سازی LLM این است که این فناوری‌های قدرتمند را برای طیف وسیع‌تری از سازمان‌ها در دسترس‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کند. آمازون Bedrock با ارائه ابزارها و استراتژی‌هایی که مدیریت و بهینه‌سازی LLMها را ساده می‌کند، به دموکراتیک کردن دسترسی به هوش مصنوعی کمک می‌کند و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا در عصر دیجیتال نوآوری کنند و رقابت کنند.
با ارزیابی دقیق سری‌های مختلف LLM، درک پیچیدگی‌های تفاوت کیفیت پاسخ و اجرای بهترین شیوه‌ها برای بهینه‌سازی، سازمان‌ها می‌توانند از پتانسیل کامل مسیریابی هوشمند پرامپت آمازون Bedrock برای دستیابی به صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه، بهبود عملکرد و افزایش رضایت مشتری استفاده کنند.