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在 AI 中，为任务选择正确的模型是平衡成本和质量的关键。两种策略占主导地位： 特定任务路由 和 基于性能的路由。以下是简要的分解：
要点外卖：使用特定任务路由来执行需要领域专业知识的可预测任务。选择基于性能的路由，在动态环境中最大限度地提高效率并降低成本。
了解您的需求和资源将帮助您为 AI 工作流程选择最佳方法。
特定任务的模型规划就像将合适的专家分配给正确的工作一样。想象一下，一家公司的会计问题直接交给财务团队，技术问题出在 IT 部门，创意任务交给设计部门。这种方法可确保每个查询都由最合格的 “专业” AI 模型处理。
该系统的工作原理是遵循预设的规则，将特定类型的查询映射到其理想模型。特定任务路由不是当场找出最佳模型，而是使用结构化计划来有效地引导请求。
此路由方法使用两种主要技术： 基于规则的映射 和 多类分类。
一个实际应用的例子是 Requesty 平台。它将与编码相关的任务路由到 人类 Claude 模型变体专门针对编程进行了调整，同时根据其功能将其他查询定向到通用 AI 模型。
这些专业模型的设计重点狭窄，根据特定的数据集进行训练，以完成财务报告、临床文档或客户服务自动化等任务。这些机制共同确保了准确和可靠的路由。
特定任务路由有几个明显的好处：
尽管有其优点，但特定任务路由仍存在一些挑战：
基于性能的路由采用动态方法来选择模型，侧重于实时性能指标，而不是静态的、特定任务的分配。想象一下它是一个聪明的协调员，他会评估速度、成本和可靠性等因素，然后将任务分配给当时最合适的选项。
该系统持续衡量质量分数、每个代币的成本和响应时间等指标，以做出明智的决策。这与预设规则无关，而是要根据实际性能数据来决定哪个模型处理每个请求。
基于性能的路由依赖于两个关键组件： 受限优化 和 持续的反馈回路。这些机制旨在在预算范围内最大限度地提高质量分数，同时根据准确性和响应速度等实时数据完善决策。
例如，以定价为每百万个代币 60 美元的 GPT-4 之间的成本差异为例，以及 Llama-3-70B，每百万个代币的成本仅为1美元。该系统评估 GPT-4 的质量改进是否证明其更高的价格是合理的。
矩阵分解、基于 BERT 的分类和因果的 LLM 分类器等高级技术有助于预测哪种模型在特定请求中表现最佳。加权轮询和最少连接数等负载平衡算法可确保在可用模型之间高效分配任务。
亚马逊提供了这个概念的实际例子。他们的基岩智能提示路由系统通过在不牺牲质量的情况下将任务路由到更经济的模型（例如Anthropic家族），节省了60％的成本。在使用 “检索增强世代” 数据集的测试中，系统将 87% 的提示路由到 Claude 3.5 Haiku，这是一种具有成本效益的选择，同时保持基准准确性。
基于性能的路由具有一些显著的好处，特别是对于旨在平衡成本和质量的组织而言。
尽管具有优势，但基于性能的路由并非没有挑战。
尽管基于性能的路由具有令人印象深刻的优势，但这些挑战凸显了需要精心规划和强大的基础架构，以释放其全部潜力。
在决定特定任务和基于绩效的路由时，组织会权衡专业处理的重要性与动态优化的需求。以下是这两种方法有何不同之处的细分。
特定任务路由非常适合需要人工判断和领域专业知识的场景。法律服务、创意内容开发和客户沟通等行业通常依赖这种方法来保持对这些任务所需的细微理解。
另一方面，基于性能的路由在平衡可靠性、速度和能效等因素至关重要的环境中蓬勃发展。例如，专注于资源分配和请求调度的系统可以显著受益。研究表明，优化的布线可以将模型大小减小 43.1%，并将处理速度提高多达 1.56 倍，同时保持几乎相同的精度。
在这些方法之间进行选择时，组织应考虑其处理复杂性的能力和优化的需求。特定任务的路由可提供清晰度和可预测性，从而更容易进行故障排除和解释决策。相比之下，基于性能的路由虽然更为复杂，但如果得到强有力的监控和质量保证框架的支持，可以节省大量成本和提高性能。
如下一节所述，这些区别为理解每种方法何时最有效奠定了基础。
选择正确的路由策略取决于您的业务目标、技术资源和您面临的任何限制。每种方法都有其长处，了解这些优势可以帮助您做出更明智的人工智能路由决策。
特定任务路由 如果任务定义明确，工作流程和要求各不相同，则效果良好。例如，在客户支持中，这种方法可以将简单的账单查询分配给轻量级模型，将产品故障排除引导到通用模型，并将敏感的客户问题转发给经过同理心训练的模型。同样，内容创作团队可能会将简短的广告文案发送到更快、更具成本效益的模型，同时为长篇写作保留更高级的模型。
在软件开发中，这种方法也很有效。简单的格式化任务可以由基本模型处理，而代码生成或调试等更复杂的任务更适合高级模型。
另一方面， 基于性能的路由 非常适合预算管理为优先事项的成本敏感型业务。经过精心调整的路由系统可以提供 GPT-4 高达 95% 的性能，同时将昂贵的通话减少多达 85%。鉴于 GPT-4 每百万个代币的成本为 60 美元，而更简单的模型为 1 美元，因此可以节省大量资金。
检索增强发电 (RAG) 系统在实际应用中演示了这种方法。更小、更快的模型可以处理检索任务，而功能更强大的模型则留待生成。这样可以确保在不影响质量的情况下有效利用资源。
了解这些用例可以帮助您评估有效实施每种方法所需的基础架构。
要实施这些策略，您需要合适的基础架构。对于 特定任务路由，首先确定每个传入的提示代表什么。您可以使用关键字匹配、元数据标记或小型快速模型等工具对每个提示的意图进行分类。关键是建立明确的任务类别并分配专门的模型来处理这些类别。
基于性能的路由但是，需要更先进的系统。这包括实时监控工具、分析功能和可以持续评估性能指标的优化算法。强大的数据收集系统对于跟踪模型性能、成本效率和质量指标至关重要。
全面的记录也很关键。跟踪哪个模型处理每项任务、所涉及的成本、响应时间以及是否使用了备用模型。随着时间的推移，这些数据有助于完善路由规则。
此外，在设置技能组时，还要考虑语言能力、位置偏好、学科专业知识和经验水平等因素。无论您选择哪种方法，这些详细信息都可以帮助微调您的路由策略以获得更好的结果。
为了简化实施， prompts.ai 提供旨在简化两种路由策略的工具。该平台支持可互操作的 LLM 工作流程，并提供实时协作功能，使其更易于管理和调整路由系统。
借助即用即付代币化跟踪，prompts.ai 提供清晰的成本可见性——这是基于性能的路由的基本功能。同时，它支持结构化工作流程，这是特定任务路由的关键。自动报告功能使组织能够监控路由效率，并根据需要进行数据驱动的调整。
该平台的多模态人工智能工作流程足够灵活，可以处理简单的任务分类和更复杂的优化算法。这意味着您无需彻底改革现有基础架构即可尝试不同的策略。
当团队需要调整路由规则或应对不断变化的绩效指标时，实时协作工具会发挥很大的作用。团队无需等待手动更新，而是可以即时调整路由逻辑，并通过集成的监控工具即时查看结果。
对于那些担心实施障碍的人，prompts.ai 的灵活设置允许你从小处着手（使用特定任务的路由），并随着需求的增长逐渐纳入基于性能的元素。这种循序渐进的方法降低了技术壁垒，并帮助组织更有效地优化其人工智能工作流程。
在特定任务和基于性能的路由之间做出决定取决于您的特定需求和限制，因为这两种方法都可以重塑人工智能工作流程和资源的管理方式。这种比较为使您的路由策略与运营目标保持一致提供了指导。
特定任务路由是明确定义的工作流程的理想选择。它允许精确控制哪些模型处理特定请求。但是，当任务重叠或管理复杂的多回合交互时，这种方法可能会变得不那么有效。
另一方面，当成本控制是优先事项时，基于性能的路由会大放异彩。事实证明，它可以在不影响性能质量的情况下显著降低成本。
归根结底，选择正确的路由策略取决于任务的复杂性和可用的技术资源。从系统的实施难度到持续维护所需的精力，这一决定会影响所有方面。
高容量和多样化的工作负载通常受益于基于性能的路由的灵活性，而更专业的任务更适合特定任务的路由结构。使您的战略与这些动态保持一致可确保效率和有效性。
在两者之间进行选择时 特定任务 和 以性能为基础 模型路由，权衡应用程序的需求至关重要，例如复杂性、速度、成本和准确性。
特定任务路由 就是将请求定向到专为特定任务设计的模型。这种方法最适合需求明确、可预测的工作流程。它确保了处理特殊任务时的精度和效率。另一方面， 基于性能的路由 采用动态方法，根据准确性和延迟等实时指标选择模型。这使其非常适合优先考虑灵活性和一流性能的情况。
正确的选择取决于任务类型、预算以及对应用程序的关键响应时间等因素。两种方法都旨在简化流程，削减成本并提供出色的结果。关键是要使您的选择与您的特定目标保持一致。
基于性能的路由会持续关注模型性能和成本指标。如果模型的精度或效率开始下降，任务将自动重定向到在性能和成本之间实现最佳平衡的模型。
通过动态调整变化，这种方法可确保获得高质量的结果，同时控制开支，使其成为在快速变化的情况下处理资源的明智解决方案。
在快速变化的业务环境中实现特定任务的模型路由绝非易事。市场趋势、客户行为和监管更新的不断变化创造了一个不断变化的目标，这使得设计模型难以随着时间的推移而保持精确和高效。
另一个障碍是经常需要更新和调整这些模型以适应新条件。这很快就会变得低效，尤其是在变化发生不可预测或高速发生时。最重要的是，保持这些系统的可扩展性和稳定性是一项真正的挑战，尤其是在敏捷性和响应能力不可谈判的行业中。
