LLM功能标志：应用程序中AI的安全推出

已发表: 2025-09-06

将大型语言模型（LLM）集成到应用程序中是寻求利用AI功能（例如文本生成，摘要，翻译，客户支持等）的企业的增长趋势。但是，在面向用户的应用程序中部署LLM功能会带来挑战和风险 - 响应不正确，意外的输出，性能问题和不可预测的用户体验。对于优先级可靠性和用户信任的组织，对受控和安全的部署技术的需求比以往任何时候都要多。这是LLM功能标志起着至关重要的作用的地方。

什么是LLM功能标志？

LLM功能标志是配置开关，允许开发人员在不部署新应用程序代码的情况下启用，禁用或修改与LLM驱动功能绑定的行为。与传统的功能标志系统一样，允许受控的软件功能发行版，LLM功能标志是针对AI特异性用例量身定制的，可以逐步进行由大型语言模型驱动的功能的逐渐分段。

这种机制提供了一种强大的方法来管理AI部署带来的操作复杂性和性能问题。开发人员可以在有限的用户同类群体上测试功能，比较LLM版本，执行A/B实验，并在严重问题中立即禁用功能 - 所有这些都不会撤消服务或等待重新部署周期。

为什么使用LLMS使用功能标志？

将功能标志与基于LLM的功能一起使用有几个关键优势：

  • 受控的推出：在全面发布之前，向一小部分用户，内部测试人员或Beta客户启动AI功能。
  • 降低风险：如果输出质量降低，成本峰值或用户反馈变为负面，则立即禁用或倒退LLM驱动的功能。
  • 版本管理：比较不同的LLM提供商（例如，OpenAI，人类）或版本（GPT-3.5 vs GPT-4），而无需完全承诺。
  • 实验：使用不同的提示，型号配置或护栏来运行A/B测试，以优化用户体验。
  • 可观察性和反馈：收集遥测，错误率和用法指标，与特征标志相关，以进行分析和改进。

这种控制水平不是奢侈品 - 随着应用程序将确定性的软件行为与生成AI模型的概率，有时不透明的输出融合在一起，这越来越有必要。

特征标志有助于减轻的典型AI风险

将LLM部署到交互式应用程序中引入了一系列技术和道德问题。 LLM功能标志提供了用于管理这些方案的安全阀：

  • 幻觉：有时，LLM会生成看起来是事实但实际上是不正确或捏造的内容。使用功能标志，可以迅速停用此类问题的功能。
  • 延迟尖峰： AI调用，特别是如果通过外部API路由，可能会遭受响应延迟。使用标志，您可以有效地隔离较慢的型号或重新布置请求。
  • 成本上升： API驱动的LLM提供商每个令牌费用，成本可以快速扩展。功能标志可以立即油门或切断昂贵的功能。
  • 安全性或合规风险：如果LLM相互作用表面受保护的数据或滥用输入，则使用FLAG基础架构更容易审核和禁用负责任的功能。

在这种情况下，功能标志不仅可以启用跟踪，还可以实现快速，可逆的决策，帮助AI部署避免了高影响力的声誉失败。

如何实现LLM功能标志

实现LLM功能的功能标志涉及代码级集成和基础架构准备就绪。典型的架构可能包括：

  • 标志管理系统：连接到您的应用程序服务的集中式标志控制仪表板（例如启动截止，释放或内部工具）。
  • 标志评估逻辑：执行与LLM相关的功能之前检查标志状态的代码。这些标志可以基于用户，基于地理或基于会话。
  • 遥测挂钩：围绕旗逻辑包裹的指标，以观察行为，及时的性能和使用趋势。
  • 故障安全默认路径：失败的后备行为 - 例如，将静态常见问题解答或优雅地禁用AI帮助。

这是伪代码中的简化设置：

如果featureflag（“ ai_autosummary”）：
    响应= callllm（提示）
    显示（响应）
别的：
    显示（“摘要当前不可用。”）

还可以组合多个标志以启用目标实验，例如在用户子集上测试各种模型配置或及时的工程方法。在企业环境中，这些标志可以与CI/CD管道或可观察性工具（如Datadog，Prometheus或OpentElemetry）集成。

LLM功能标志的用例

随着应用程序整合了各个领域的LLM功能，用于战略标记的用例正在扩大。一些示例包括：

  • 客户支持聊天机器人：根据用户层或语言可用性切换LLM驱动的聊天生成。
  • 内容生成工具：逐渐为营销部门启用AI写作帮助，然后扩展到更广泛的团队。
  • 语义搜索：尝试基于向量的LLM摘要作为知识库中关键字搜索的增强功能。
  • AI代码帮助：仅对实验Beta列表中的开发人员启用实时代码建议。
  • 法律或财务应用：将AI摘要功能限制为内部测试，直到进行足够的合规性审查为止。

安全LLM的最佳实践功能推广

为了降低风险并最大化LLM功能的影响，组织应在通过功能标志管理LLM部署时遵循一系列周到的最佳实践：

  1. 仔细分段用户：根据行为，风险容忍或产品使用时，将您的用户群分为有意义的组。
  2. 使用渐进的推出：以百分比为单位（例如5％，然后是20％），同时在每个步骤中收集质量指标和反馈。
  3. 自动回滚：建立错误，延迟和用户报告的阈值，该阈值将超过功能自动划分。
  4. 隔离外部依赖性：避免将生产系统与外部LLM API完全耦合。始终启用超时和故障转移行为。
  5. 启用可观察性：将标志连接到仪表板和监视工具以可视化采用，错误率和用户满意度。
  6. 鼓励数据反馈循环：将用户反馈，大拇指/下评级或更正以连续完善提示和标志逻辑。

挑战和考虑因素

虽然功能强大，但功能标志系统并非没有复杂性。跨微服务不一致的国旗状态可能导致不可预测的行为。如果没有执行清理政策，旗帜会随着时间的流逝而累积或不良。特别是对于LLM功能，将用户输入发送给基于云的AI提供商时，必须考虑数据治理。

因此，组织应将功能标志视为更广泛的AI治理策略的一部分，该策略包括记录，版本管理，审计跟踪和合规性评估。

结论

从内容创建到支持自动化，大型语言模型可提供整个行业的变革能力。但是，将这些模型盲目部署到软件系统的风险很大。通过将LLM功能标志集成到其开发工作流程中，组织可以负责任地管理复杂性，进行实验，并保护用户免受潜在的AI产生的危害。

安全的AI推出不仅仅是构建更智能的算法 - 它是关于将控件，可观察性和可逆性纳入部署过程。 LLM的功能标志体现了这一理念，为可信赖的AI集成提供了成熟且可扩展的途径。