Dans le domaine de l'IA, lorsque nous parlons de systèmes intelligents en ligne 24/7, la stabilité n'est plus un atout, mais une exigence fondamentale. Par rapport aux services backend traditionnels, les systèmes d'IA sont confrontés à davantage de défis et d'incertitudes. Ces défis comprennent la fluctuation de l'inférence du modèle, les limitations des interfaces tierces, les changements de politique de la plateforme, la latence des sources de données et la contamination du contexte de la session, entre autres. Pour maintenir une expérience utilisateur cohérente sur le long terme, nous devons aborder les trois aspects clés de "tolérance aux pannes, dégradation et auto-réparation" d'un point de vue ingénierie.

Tout d'abord, le mécanisme de tolérance aux pannes est la première ligne de défense de la stabilité du système. Nous devons définir pour chaque étape clé une plage d'échec acceptable et une stratégie de nouvelle tentative correspondante. Cela inclut la distinction entre les opérations idempotentes et non idempotentes, en précisant quels échecs entraîneront des erreurs perçues par l'utilisateur et lesquels peuvent être gérés en interne par le système. Pour les appels d'outils, nous devrions enregistrer des journaux de demandes et de réponses structurés, et définir des seuils de nouvelle tentative et de coupure appropriés en fonction des différents types d'échecs (tels que les erreurs d'analyse, les problèmes d'autorisation, les pannes externes ou les délais d'attente). En ce qui concerne la gestion des sessions, nous devons contrôler la longueur du contexte et réduire les interférences de bruit, tout en préparant des discours sécurisés et des mécanismes de retour en arrière pour les dialogues anormaux.

Deuxièmement, l'objectif de la stratégie de dégradation est de transformer "non disponible" en "disponible de manière limitée". Lorsque le modèle n'est pas disponible ou que la latence de réponse dépasse les attentes, nous pouvons utiliser un modèle léger ou un modèle prédéfini comme alternative. Lorsque l'interface externe est restreinte, il est possible de passer en mode lecture seule ou d'utiliser des données mises en cache. Si la plateforme devient plus stricte en matière de surveillance, nous pouvons automatiquement fermer les sujets à haut risque et le contenu contenant des mots sensibles. Il est important que la stratégie de dégradation soit cohérente avec l'expérience produit, afin d'éviter que l'utilisateur ne ressente que le système est en panne. En même temps, toutes les opérations de dégradation doivent être clairement visibles sur le panneau de surveillance et dans les rapports postérieurs, afin de faciliter les analyses et les optimisations ultérieures.

Enfin, la capacité d'auto-réparation permet au système de récupérer des erreurs. Pour les pannes prévisibles, nous devrions établir un processus automatisé comprenant des "vérifications de santé, un redémarrage automatique et un basculement à chaud". Un tel mécanisme peut répondre rapidement en cas de problème, minimisant ainsi l'impact sur les utilisateurs.

En mettant en œuvre ces stratégies, les systèmes d'IA peuvent maintenir la stabilité et la fiabilité dans des environnements d'exploitation complexes, offrant aux utilisateurs un service continu et de haute qualité.