为生产环境打造可靠的大语言模型（LLM）应用的12条原则

在构建基于大语言模型（LLM）的应用程序时，可靠性和可维护性至关重要。借鉴著名的 12-Factor App 方法论，我们可以提炼出一套针对 LLM 应用的核心原则，助力开发者打造高质量的软件，避免常见的陷阱。

12-Factor-Agents: 构建可靠LLM应用的核心原则

这些原则旨在确保 LLM 应用能够轻松部署、扩展、维护和演进。它们关注以下关键方面：

• 代码库： 使用版本控制系统，清晰管理代码，保持单一代码库。
• 依赖： 显式声明和隔离依赖关系，避免运行时冲突。
• 配置： 将配置信息存储在环境变量中，与代码分离。
• 服务： 将后端服务视为附加资源，可通过 URL 访问。
• 构建、发布、运行： 严格区分构建、发布和运行阶段，确保流程的可重复性。
• 进程： 将应用作为一个或多个无状态进程执行，便于水平扩展。
• 端口绑定： 通过端口绑定对外提供服务。
• 并发： 通过进程模型实现并发，充分利用硬件资源。
• 可处置性： 快速启动和优雅终止，提高系统的韧性。
• 开发/生产环境一致性： 尽可能保持开发、测试和生产环境的一致性。
• 日志： 将日志作为事件流输出，便于监控和分析。
• 管理进程： 使用进程管理工具来管理和监控应用进程。

避免常见陷阱：实际案例分析

许多 LLM 应用在初期开发阶段进展顺利，但在部署到生产环境后却面临各种问题。例如：

• 依赖冲突： 不同版本的依赖库可能导致应用崩溃。
• 配置管理混乱： 硬编码的配置信息难以修改和维护。
• 服务依赖不可靠： 后端服务的故障导致整个应用不可用。
• 可扩展性不足： 无法应对突发流量，导致性能下降。

通过遵循 12-Factor-Agents 原则，开发者可以有效避免这些问题，构建更加健壮、可靠和可扩展的 LLM 应用。

有关更多详细信息和最佳实践，请访问 12-factor-agents GitHub 仓库。