如何为企业构建可扩展的 LLM 管道

扩展 AI 管道不再是可选的——这是企业管理不断增长的人工智能需求的必要条件。从客户服务自动化到高级数据分析，可扩展的 LLM 管道可确保高性能，成本控制，以及安全跨部门。以下是你需要知道的：

关键挑战：工具碎片化、成本上涨、治理漏洞、安全风险和采用障碍。
解决方案：集中式平台、模块化工作流程、实时成本跟踪以及自动扩展资源。
核心功能: 基于角色的访问权限，加密，审计跟踪，以及无缝系统集成。
节省成本: 统一平台，比如 Prompts.ai 最多可以削减 AI 开支 98% 通过 FinOps 工具和多模型管理。

当 LLM 管道安全、高效且面向未来时，企业才能蓬勃发展。了解如何简化运营、降低成本和轻松扩展。

利用面向一代人工智能的企业架构扩大规模以促进增长，由 Kevin Cochrane 主持 Vultr

为可扩展的 LLM 管道设置企业要求

为了确保您的人工智能基础设施能够高效增长并应对不断增长的需求，制定预测未来需求的明确要求至关重要。为单个团队设计的管道在企业范围内使用时可能会步履蹒跚，因此提前进行仔细的规划对于长期成功至关重要。专注于安全性、性能和无缝集成，以创建可扩展的基础。

安全性、合规性和数据保护

处理敏感数据需要在企业 LLM 管道的每个阶段提供强有力的保护措施。安全措施应解决数据处理、访问控制和遵守法律法规的问题。

数据主权 对于在不同地区开展业务的企业尤其重要。您的管道必须确保敏感信息保持在批准的范围内，并符合诸如此类的法规 GDPR，你好，或 SOX。这包括制定明确的数据流政策并使用技术控制措施来防止未经授权的传输。

访问控制必须随着人工智能的采用而扩展。实施精细的、基于角色的访问控制 (RBAC)，以规范模型、数据源和输出的权限。这样可以确保团队只能访问所需的资源，从而保持部门之间的严格界限。

全面 审计跟踪 是合规的必备条件。应记录与 AI 模型的每次交互，详细说明谁访问了什么、何时以及如何使用数据。如果没有全面的记录，企业就会面临合规失败的风险，并且无法证明在审计期间负责任地使用人工智能。

加密不应局限于保护静态和传输中的数据。保护提示、输出和中间处理步骤，尤其是在使用外部 API 或多个模型时。这可确保数据在其整个生命周期中保持安全。

性能和成本控制

一旦安全问题得到解决，就集中精力定义性能标准和管理成本。企业管道需要的不仅仅是快速的响应时间，还需要考虑到工作负载波动和不同用例优先级的服务级别协议 (SLA)。

延迟要求 取决于应用程序。例如，面向客户的聊天机器人可能需要亚秒级的响应，而文档处理可能需要更长的时间。明确定义这些需求，以避免过度设计并确保用户满意度。

吞吐量规划对于平衡团队之间的使用模式至关重要。营销部门可能需要在活动期间生成大量内容，而法律团队可能有持续但数量较低的需求。您的管道必须在不牺牲性能的情况下适应这些变化。

随着人工智能使用量的增长，成本控制成为一个紧迫的问题。实时成本跟踪可帮助团队监控支出并就模型选择和使用做出明智的决策。使用更小、更快的模型来完成基本任务，为复杂的分析保留高级模型，可以帮助平衡性能和成本效率。

自动缩放功能 允许您的管道无缝管理需求峰值，但扩展政策应包括成本护栏，以防止意外开支。保持这种平衡可确保顺利运营，不会出现财务意外。

系统集成和未来规划

精心设计的管道可与现有系统无缝集成，同时保持足够的灵活性，可以随着人工智能的进步而发展。企业 LLM 管道很少孤立运行，因此集成和适应性是关键。

API 兼容性 对于将您的管道连接到 CRM、文档管理系统或自定义工具等业务应用程序至关重要。确保您的管道支持不同的数据格式和身份验证方法，以实现平稳集成。

数据集成必须处理结构化和非结构化来源，从客户数据库到实时应用程序数据。尽早规划这些集成可以避免以后需要进行昂贵的重新设计。

工作流程自动化 是另一个关键因素。您的管道应启用人工智能驱动的流程，例如触发分析、将结果传送给相关团队或根据 AI 见解自动更新系统。

让您的管道经得起未来考验意味着要为 AI 技术的快速发展做好准备。随着新模型的频繁出现，您的基础架构应能够适应这些更新，而无需进行全面检修。当组织发现新的用例并需要快速适应时，这种灵活性至关重要。

随着人工智能格局的发展，避免供应商锁定，保持灵活性。制定允许您的管道与多个提供商合作的要求，确保您不受过时或过于昂贵的解决方案的束缚。

统一平台，例如 Prompts.ai 通过提供对 35 多种领先型号、内置安全功能和高级成本管理工具的访问来简化这些挑战。通过整合供应商关系并实现新模型的轻松集成，此类平台可帮助企业建立既可扩展又能适应未来需求的管道。这些策略为高效、企业就绪的 LLM 管道提供了基础。

构建可扩展的模块化工作流程系统

设计可以与企业一起发展的工作流程系统需要精心规划和智能架构。关键在于创建无需全面检修即可满足不断增长的需求的模块化组件。优先考虑灵活性、自动化和集中管理，可确保您的LLM管道与组织的人工智能需求无缝发展。让我们深入研究可以支持这种增长的可扩展工作流程设计和自动化策略。

管道工作流程设计

您的 LLM 管道的结构在决定中起着至关重要的作用压力下的扩张效果如何。不同的工作流程模式可以满足不同的企业需求，选择正确的工作流程模式取决于您的特定用例和绩效目标。以下是一些有效的管道设计的详细介绍：

顺序处理：非常适合每个步骤都依赖于前一个步骤完成的工作流程。例如，文档分析管道通常遵循这种模式——提取文本、分析情绪，然后进行总结。但是，这种方法可能会在处理大量任务时造成瓶颈，因为任务必须按顺序完成。
并行处理：这种模式允许多个任务同时运行，从而缩短了总处理时间。内容生成工作流程通常受益于并行处理，使多个 AI 模型能够处理报告的不同部分或同时分析各种数据源。在这里，适当的资源管理对于防止基础设施过载至关重要。
混合工作流程：它们结合了顺序和并行处理。例如，为了提高效率，客户服务管道可能会对工单进行并行分类，然后按顺序进行处理以进行详细分析和生成响应。这种方法平衡了速度和逻辑任务顺序。
事件驱动架构：这些工作流程会响应新数据、用户操作或系统事件等触发器。这种灵活性允许不同的团队在不中断正在进行的流程的情况下与管道进行互动。例如，营销团队可能会触发内容生成，而法律团队同时进行合规性检查。
微服务架构：通过将工作流程分成独立的组件，该设计确保每项服务（例如即时管理、模型选择或结果格式化）可以独立扩展。这样可以防止资源密集型任务影响整个管道，并在不造成系统中断的情况下简化单个组件的更新。
断路器模式：它们可以保护工作流程免受级联故障的影响。如果一种型号或服务不可用，断路器会将请求重新路由到备份或正常减少功能，从而确保管道保持运行状态。

工作流程管理和自动化

高效的工作流程管理可最大限度地减少手动工作，同时保持对 AI 运营的监督。自动化可以处理日常任务，将关键决策和质量控制留给人工审阅者。

编排平台：这些工具协调跨系统和团队的复杂工作流程，管理任务调度、资源分配、错误处理和进度跟踪。它们确保 AI 工作流程和业务应用程序之间的数据流畅流动，同时提供实时可见性。
动态资源分配：通过根据实时需求扩展计算资源，这种方法可以优化性能和成本。在使用高峰期，会自动调配额外资源，而在较平静的时段缩减资源以节省开支。
质量之门：自动检查点验证模型输出，验证数据质量，并确保关键阶段的合规性。如果质量检查失败，则会触发替代处理路径或人工审查，从而保持输出标准。
工作流程版本控制：此功能可跟踪工作流程的更改，从而在出现问题时实现安全更新和快速回滚。它是确保稳定性同时允许持续改进的必备工具。
监控和警报系统：这些系统提供对工作流程运行状况的实时见解，跟踪处理时间、错误率和资源使用等指标。自动警报会通知团队绩效问题或成本超支，从而实现主动干预。
批准工作流程：它们为关键流程引入了人工检查点，确保在执行之前对人工智能生成的内容或决策进行审查。这样可以平衡自动化与问责制和治理，保持审计跟踪和运营效率。

使用多模型管理平台

管理来自不同供应商的多个 LLM 很快就会变得不知所措。统一平台通过集中访问不同模型来简化这一过程，同时可以灵活地为每项任务选择最佳工具。这种方法对于满足企业在安全性、性能和成本管理方面的需求至关重要。

集中式模型访问：统一平台消除了管理单独的 API 密钥、身份验证系统以及与多个提供商的计费关系的麻烦。团队无需浏览复杂的采购或集成流程即可尝试不同的模型，从而加速 AI 的采用。
智能模型路由：这些平台会自动为每项任务选择最合适的模型，平衡性能、成本和可用性。例如，文本分类等简单任务可能使用更快、更便宜的模型，而更复杂的任务则会利用高级选项。这种优化是在幕后进行的，无需手动输入即可确保效率。
标准化即时管理：集中式平台提供测试提示的共享库、迭代版本控制和性能分析，以确定最有效的方法。这种一致性减少了 AI 输出的可变性，并加快了新团队成员的入职速度。
成本优化和合规性功能：实时支出可见性和完整的审计跟踪使管理支出和满足治理要求变得更加容易。集中管理确保财务和运营透明度。

Prompts.ai 通过统一超过 35 个领先模型来简化多模型管理，包括 GPT-4，克劳德，美洲驼，以及双子座 -进入单个安全接口。这种方法减少了工具蔓延，同时增强了安全性和治理。

此外，这些平台使您的人工智能基础设施经得起未来考验。随着新模型的出现或现有模型的改进，统一的系统可以无缝集成它们，而无需对工作流程或应用程序进行重大更改。这种适应性使企业能够在人工智能的进步中保持领先地位，而无需承担昂贵的迁移或重新设计的负担。

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成本控制方法和 FinOps 最佳实践

管理大型语言模型 (LLM) 的成本需要主动的方法。如果没有适当的监督，即使是最有前途的人工智能项目也可能迅速陷入财务挑战。关键在于杠杆作用 实时监控， 智能缩放，以及 集中成本管理 确保 AI 投资与业务目标保持一致。

实时成本跟踪和控制

确切了解人工智能预算的支出是有效成本管理的基石。依赖过时的月度计费周期通常意味着发现超支为时已晚，因此实时洞察至关重要。

代币使用情况监控 很关键。每次 LLM API 调用都会消耗令牌，这些代币可以在企业工作流程中快速累积。通过详细跟踪代币消费，组织可以查明高成本流程，并确定哪些团队在推动开支。这允许进行有针对性的调整，而不是不分青红皂白的广泛削减。
支出限额和提醒 充当保障措施。设定特定部门的上限可确保实验项目不会吞噬生产预算。自动警报会在违反限制之前通知管理员，从而可以及时进行调整或优化。
工作流程成本分析 发现效率低下。例如，昂贵的模型可用于更简单、成本更低的选项可以处理的任务。实时跟踪突出显示了这些模式，帮助团队在不影响结果的情况下完善流程。
跨部门成本分配 促进问责制。当营销、客户服务和产品开发等团队能够看到他们个人的人工智能支出时，他们自然会更加关注效率。这种透明度还有助于将人工智能支出与业务成果和生产力提高直接联系起来，从而证明其合理性。

有了实时监控，组织可以采用灵活的定价和扩展方法来进一步控制成本。

按使用量付费和自动扩展方法

传统的许可模式通常无法与 AI 工作负载的动态性质相匹配。灵活的方法，例如 按使用量付费定价 确保企业仅为其实际消耗的资源付费，避免与固定订阅相关的浪费。

自动扩展基础架构 根据需求实时调整资源。在高峰时段，分配额外的计算能力以维持性能，而在较安静的时段则会缩减资源以节省成本。这种平衡在不牺牲用户体验的情况下确保了效率。
特定任务模型选择 有助于削减开支。并非每项任务都需要最先进、最昂贵的模型。例如，在更快、更便宜的模型上，简单的分类任务可能同样出色，而复杂的推理任务则可以证明高级选项是合理的。自动化系统可以即时做出这些决策，确保为每项任务使用正确的模型。
批处理优化 将相似的请求分组在一起以提高处理效率。不是单独处理查询，而是分批处理查询，从而降低了成本并提高了具有可预测或非紧急需求的工作流程的效率。
共享资源池 跨部门进一步简化成本。共享基础设施可以同时为多个小组提供服务，而不是为每个团队维护单独的人工智能资源。这减少了闲置容量并分摊了成本，从而降低了每个人的总开支。

统一平台通过提供用于全面成本管理的集中化工具，将这些策略提升到一个新的水平。

具有内置 FinOps 功能的平台

管理多个 AI 供应商的成本可能会让物流方面感到头疼。统一平台通过提供跟踪和控制费用的单一界面来简化此操作。

集中式成本可见性 提供了人工智能支出的完整概述。团队可以比较不同模型的效率，确定需要改进的领域，并就资源分配做出明智的决策。这种透明度有助于避免在管理多个互不关联的人工智能服务时经常产生的隐性成本。
性能与成本的比较 确保更明智的投资。了解哪种模型可以提供最佳的成本结果，从而使团队能够有效地分配资源。尽管某些用例可能证明高级模型是合理的，但其他用例可以通过更经济的选择获得令人满意的结果。
自动成本优化 工具会持续分析支出模式并提出改进建议。这些系统可以使用不必要的昂贵模型检测工作流程，识别冗余流程，并推荐更有效的替代方案。一些平台甚至会自动实现经批准的优化，从而减少了手动监督的需求。
预算预测 工具帮助企业规划人工智能投资。通过研究历史使用情况和增长趋势，这些工具可以预测未来的支出并尽早发现潜在的预算挑战。这种远见可以更好地进行规划，并防止意外的成本飙升使人工智能计划脱轨。

Prompts.ai 直面了这些挑战。其统一平台通过提供实时的FinOps控制来简化成本管理，可将人工智能支出减少多达98％。通过涵盖所有 35 个以上集成模型的单一界面，团队可以设置支出限额、监控使用情况和优化模型选择，而无需兼顾多个计费系统或工具。

结论：可扩展 LLM 管道的最佳实践

为企业开发可扩展的 LLM 管道取决于建立安全、高效的基础，优先考虑监控、治理和部署。这些元素不是可选的——它们对于驾驭企业人工智能的复杂性至关重要。

企业 LLM 实施的关键经验教训

成功的企业 AI 部署可以得出几个关键结论：

安全性和合规性是不可谈判的：保护敏感数据需要强有力的措施，例如基于角色的访问权限、加密和审计跟踪。这些步骤不仅可以保护信息，还可以确保遵守监管标准。
模块化和自动化推动可扩展性：灵活的模块化设计使企业能够快速适应、重复使用组件并自动执行数据预处理和部署等任务。这种方法最大限度地减少了错误，增强了灵活性，并支持随着需求的增加而扩展。
成本效率需要主动管理：通过使资源使用与实际需求而不是峰值容量保持一致，战略管道设计可以将成本削减30-50％。实时监控模型精度、延迟、正常运行时间和每个请求的成本等指标可确保持续的优化和成本控制。

一家财富500强公司展示了这种方法的力量，它集中了30多个LLM工作流程，使用实时成本跟踪和自动缩放将人工智能支出削减了90％以上，同时提高了合规标准。

使用与平台无关的架构简化集成: 整合挑战往往阻碍进展。成功的企业采用优先考虑互操作性和可扩展性的架构，从而更容易整合新模型和技术。持续的反馈回路和强大的数据治理进一步增强了这些系统。

集中式平台提供了有效实施这些课程所需的工具和控制，从而确保了可扩展和高效的人工智能运营。

统一平台如何帮助扩展 AI 运营

当今的企业 AI 格局需要的不仅仅是管理单个模型，还需要协调复杂的多模型工作流程。工具蔓延、集成困难、治理差距和不可预测的成本等挑战使这一过程令人望而生畏。统一平台具有解决这些问题的独特能力。

通过整合工作流程管理、性能跟踪和成本分析，统一平台简化了运营。这种方法促进了可重复的、合规的流程，同时降低了开销和复杂性。

集中治理：基于角色的访问权限、审计跟踪和策略执行等功能可确保数据安全性和监管合规性。这些工具降低了违规风险和与违规行为相关的处罚。
财务优化：具有集成 FinOps 功能的平台提供实时成本可见性、性能成本比较和自动化优化工具。这些系统分析支出模式，提出改进建议，甚至可以自动执行批准的变更。

Prompts.ai 通过将超过 35 种顶级语言模型集成到一个安全的界面来体现这种方法。其实时FinOps工具可以将人工智能成本降低多达98％，而集中管理可以消除工具蔓延并强制治理。从《财富》500强公司到研究实验室，各种组织都利用该平台来简化运营并推动业绩。

常见问题解答

在为企业创建可扩展的 LLM 管道时，确保数据安全性和合规性的关键步骤是什么？

为了保护敏感信息并保持可扩展的 LLM 管道中的合规性，企业需要专注于关键安全措施，例如 数据加密， 访问控制，以及 审计日志。这些步骤对于防止未经授权的访问和确保强大的数据保护至关重要。定期进行安全审查并与行业标准保持一致也有助于识别和解决潜在的漏洞。

除了这些措施外，企业还应采取 数据屏蔽 针对敏感数据字段，为关键资产提供安全存储，并制定明确的治理策略。这些行动不仅支持监管合规，而且为大规模负责任的人工智能部署奠定了基础，确保了安全性和运营效率。

在跨团队扩展 AI 管道时，企业如何高效管理成本和绩效？

为了在扩展 AI 管道的同时有效管理成本和性能，企业应考虑使用统一平台，例如 Prompts.ai。通过将超过35种顶级大型语言模型整合到一个安全的集中式系统中，组织可以简化运营，减少工具冗余，加强治理，保持动态成本控制。

将实时成本管理和绩效跟踪集成到工作流程中，使团队能够在不牺牲质量的情况下高效地分配资源。该策略支持可扩展和高效的人工智能部署，同时确保合规性并保护敏感信息。

在企业环境中使用 Prompts.ai 管理多个大型语言模型有什么好处？

使用 Prompts.ai 简化了多种大型语言模型 (LLM) 的管理，为企业提供了一系列好处。它可以访问超过 35 种顶级机型，包括 GPT-4、Claude 和 LLaMa，从而整合了运营，消除了兼顾众多供应商的麻烦。这种统一的系统可以将人工智能相关成本降低多达98％，从而确保资源得到有效利用。

该平台还优先考虑治理和安全性，提供实时成本跟踪、合规的工作流程和简化的即时管理。这些功能使组织能够自信地扩大人工智能的采用范围，保持合规性，并降低与数据和工具过载相关的风险。专为企业需求而设计， Prompts.ai 使团队能够在保持效率和控制开支的同时取得切实成果。