# 掌握AI模型结合策略：为你的应用程序添加回退机制，确保稳定运行
## 引言
在使用大型语言模型（LLM）API时，我们可能面临各种问题，比如API速率限制或者宕机等。为了确保AI应用程序在生产环境中的稳定运行，添加回退机制非常重要。回退机制不仅可以在LLM层次上应用，也可以在整个可运行层次上应用。这篇文章将探讨如何有效地为你的应用程序添加回退机制。
## 主要内容
### 1. 为什么需要回退机制？
当我们在调用LLM API时，会遇到多种可能的失败情形，例如API宕机、达到速率限制等。为这些调用添加回退机制，可以大大提高应用的稳定性。例如，在OpenAI调用失败时，切换到Anthropic模型；但这不仅仅是简单地重用相同的提示，还可能需要根据不同的模型使用不同的提示模板。
### 2. 实现LLM API错误的回退
为了实现回退，我们需要确保在遇到错误时，不会无限重试，因为这可能导致资源浪费。在默认情况下，许多LLM包装器会捕获错误并重试，因此我们需要关闭这些自动重试功能。
### 3. 为序列的回退
除了单个调用的回退，我们还可以为一系列调用创建回退机制。这样，即使某个模型版本不可用，我们也可以使用备选模型继续处理。
### 4. 针对长输入的回退
许多LLM都有上下文窗口限制。在无法轻松估计输入长度时，我们可以使用有更大上下文长度的模型作为回退。
### 5. 更好的模型回退
当要求模型输出特定格式（如JSON）时，如果初步选择的模型无法满足要求，我们可以切换到更高版本的模型。
## 代码示例
```python
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
# 示例API端点
openai_llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", max_retries=0) # 使用API代理服务提高访问稳定性
anthropic_llm = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307")
llm = openai_llm.with_fallbacks([anthropic_llm])
# 模拟API限制错误
from unittest.mock import patch
from openai import RateLimitError
import httpx
error = RateLimitError("rate limit", response=httpx.Response(200))
with patch("openai.resources.chat.completions.Completions.create", side_effect=error):
try:
result = llm.invoke("Why did the chicken cross the road?")
print(result)
except RateLimitError:
print("Hit error")
常见问题和解决方案
- Q: 如何处理API速率限制？
- A: 使用回退机制，并确保关闭自动重试功能，以避免无限重试。
- Q: 如何确定使用哪个模型作为回退？
- A: 根据应用场景和模型特性，选择可以满足需求的备用模型。
总结和进一步学习资源
在实施AI解决方案时，合理设计回退机制可以显著提升应用的健壮性。如果你想要更深入地学习如何在AI应用中优化回退策略，可以参考以下资源：
参考资料
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