大模型应用的6种架构模式，你知道几种？

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架构设计模式已成为程序员的重要技能。然而，当我们转向大模型应用领域，情况可能会有所不同。面对新兴技术，比如：生成式 AI，我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案。

根据多年的架构设计经验，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战，比如：成本问题、延迟问题以及生成的幻觉等问题。

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路由分发架构模式

当用户输入一个 Prompt 查询时，该查询会被发送到路由转发模块，而路由转发模块则扮演着对输入 Prompt 进行分类的角色。

如果 Prompt 查询是可以识别的，那么它会被路由到小模型进行处理，这通常是一个更准确、响应更快且成本更低的操作。然而，如果 Prompt 查询无法被识别，那么它将由大模型来处理。尽管大模型的运行成本较高，但它能够成功返回更多种类型查询的答案。通过这种方式，大模型应用产品可以在成本、性能和用户体验之间实现平衡。

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大模型代理架构模式

在任何一个生态系统中，都会有多个针对特定任务领域的专家，并行工作以处理特定类型的查询，然后将这些响应整合在一起，形成一个全面的答案。

这样的架构模式非常适合复杂的问题解决场景，在这种场景中，问题的不同方面需要不同的专业知识，就像一个由专家组成的小组，每个专家负责处理更大问题的一个方面。

更大的模型（比如：GPT-4）负责理解上下文，并将其分解为特定的任务或信息请求，这些任务或信息请求被传递给更小的代理模型。这些代理模型可能是较小模型，它们已经接受过特定任务的训练，或者是具有特定功能的通用模型，比如：BERT、Llama-2、上下文提示和函数调用。

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基于缓存的微调架构模式

我们将缓存和微调引入到大模型应用架构中，可以解决成本高、推理速度慢以及幻觉等组合问题。

通过缓存初始结果，能够在后续查询中迅速提供答案，从而显著提高了效率。

当我们累积了足够的数据后，微调层将启动，利用早期交互的反馈，进一步完善一个更为专业化的私有大模型。

专有私有大模型不仅简化了操作流程，也使专业知识更好地适应特定任务，使其在需要高度精确性和适应性的环境中，比如：客户服务或个性化内容创建，表现得更为高效。

对于刚入门的用户，可以选择使用预先构建的服务，比如：GPTCache，或者使用常见的缓存数据库：Redis、Cassandra、Memcached 来运行自己的服务。

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面向目标的 Agent 架构模式

对于用户的 Prompt 提示词，Agent 会基于大模型先做规划（Planning），拆解成若干子任务，然后对每个子任务分别执行（Action），同时对每一步的执行结果进行观测（Observation），如果观测结果合格，就直接返回给用户最终答案，如果观测结果不合格或者执行出错，会重新进行规划（Replanning）。

这种面向目标的 Agent 架构模式非常常见，也是 AGI 大模型时代，每一个程序员同学都需要掌握的架构设计模式。

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Agent 智能体组合架构模式

该架构设计模式强调了灵活性，通过模块化 AI 系统，能自我重新配置以优化任务性能。这就像一个多功能工具，可以根据需求选择和激活不同的功能模块，对于需要为各种客户需求或产品需求定制解决方案的企业来说，这是非常有效的。

我们可以通过使用各种自主代理框架和体系结构来开发每个 Agent 智能体，比如：CrewAI、Langchain、LLamaIndex、Microsoft Autogen 和 superAGI等。

通过组合不同的模块，一个 Agent 可以专注于预测，一个处理预约查询，一个专注于生成消息，一个 Agent 来更新数据库。将来，随着专业 AI 公司提供的特定服务的增多，我们可以将一个模块替换为外部或第三方服务，以处理特定的任务或领域的问题。

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双重安全架构设计模式

围绕大模型的核心安全性至少包含两个关键组件：一是用户组件，我们将其称为用户 Proxy 代理；二是防火墙，它为大模型提供了保护层。

用户 Proxy 代理在查询发出和返回的过程中对用户的 Prompt 查询进行拦截。该代理负责清除个人身份信息和知识产权信息，记录查询的内容，并优化成本。

防火墙则保护大模型及其所使用的基础设施。尽管我们对人们如何操纵大模型以揭示其潜在的训练数据、潜在功能以及当今恶意行为知之甚少，但我们知道这些强大的大模型是脆弱的。

在安全性相关的技术栈中，可能还存在其他安全层，但对于用户的查询路径来说，Proxy 代理和防火墙是最关键的。

为了帮助同学们彻底掌握 Agent 的架构设计应用，今晚20点我会开一场直播和同学们深度剖析，请同学们点击以下预约按钮免费预约。

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