Загружаем паттерны…
Маршрутизация на основе LLM(LBR)
Интеллектуальная система распределения запросов, которая использует специализированный LLM-маршрутизатор для анализа входящих запросов и их динамической маршрутизации к наиболее подходящей модели, конечной точке API или конвейеру обработки в зависимости от характеристик запроса, обеспечивая оптимальное использование ресурсов и качество ответов за счёт классификации намерений и сопоставления возможностей
За 30 секунд
- Что это
- Направляет входящие запросы к разным моделям или эндпоинтам, анализируя намерение запроса и сопоставляя его с известными возможностями.
- Когда применять
- Системы с несколькими специализированными моделями, API или конвейерами, где разные типы запросов требуют разных маршрутов обработки.
- Осторожно
- Ошибка классификации в маршрутизаторе отправляет запросы не на те эндпоинты, что снижает качество или требует дорогой резервной обработки.
Спросите ИИ-эксперта об этом паттерне
Откроет ассистента с готовым вопросом. Вы проверите его перед отправкой.
Маршрутизация на основе LLM: Обзор
Интеллектуальная система распределения запросов, которая использует специализированный LLM-маршрутизатор для анализа входящих запросов и их динамической маршрутизации к наиболее подходящей модели, конечной точке API или конвейеру обработки в зависимости от характеристик запроса, обеспечивая оптимальное использование ресурсов и качество ответов за счёт классификации намерений и сопоставления возможностей
- Intent classification and query understanding
- Multi-model orchestration with capability awareness
- Cost-performance optimization through smart routing
- Latency-aware routing for real-time applications
- Fallback mechanisms and graceful degradation
- A/B testing and performance monitoring
- Custom routing rules and domain-specific logic
- Load balancing across model instances
The Agent Architect
Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.
Источники
Статьи, спецификации и репозитории, на которых основан этот паттерн.
- RouteLLM: Learning to Route LLMs with Preference Data (2024)arXiv:2406.18665
- Building Effective Agents - Anthropic (2024)
- A Survey on LLM-based Multi-Agent Systems (2024)
- A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and ApplicationsarXiv:2402.07927
- LangChain Routing Documentation
От инженера, создавшего этот каталог
Проведите ревью архитектуры ваших агентов
На этой странице описан один паттерн. Ваша система использует десятки, и большинство сбоев возникает на стыках. Мы разберём весь дизайн по 288 паттернам каталога: архитектура, надёжность, оценка и стоимость, каждая находка связана с паттерном, который её устраняет.
€750 вместо €1 500, одна неделя, письменный отчёт и разбор в звонке, до 30 сентября