LLM功能標誌：應用程序中AI的安全推出

已發表: 2025-09-06

將大型語言模型（LLM）集成到應用程序中是尋求利用AI功能（例如文本生成，摘要，翻譯，客戶支持等）的企業的增長趨勢。但是，在面向用戶的應用程序中部署LLM功能會帶來挑戰和風險 - 響應不正確，意外的輸出，性能問題和不可預測的用戶體驗。對於優先級可靠性和用戶信任的組織，對受控和安全的部署技術的需求比以往任何時候都要多。這是LLM功能標誌起著至關重要的作用的地方。

什麼是LLM功能標誌？

LLM功能標誌是配置開關，允許開發人員在不部署新應用程序代碼的情況下啟用，禁用或修改與LLM驅動功能綁定的行為。與傳統的功能標誌系統一樣，允許受控的軟件功能發行版，LLM功能標誌是針對AI特異性用例量身定制的，可以逐步進行由大型語言模型驅動的功能的逐漸分段。

這種機制提供了一種強大的方法來管理AI部署帶來的操作複雜性和性能問題。開發人員可以在有限的用戶同類群體上測試功能，比較LLM版本，執行A/B實驗，並在嚴重問題中立即禁用功能 - 所有這些都不會撤消服務或等待重新部署週期。

為什麼使用LLMS使用功能標誌？

將功能標誌與基於LLM的功能一起使用有幾個關鍵優勢：

  • 受控的推出：在全面發布之前，向一小部分用戶，內部測試人員或Beta客戶啟動AI功能。
  • 降低風險：如果輸出質量降低，成本峰值或用戶反饋變為負面，則立即禁用或倒退LLM驅動的功能。
  • 版本管理：比較不同的LLM提供商（例如，OpenAI，人類）或版本（GPT-3.5 vs GPT-4），而無需完全承諾。
  • 實驗：使用不同的提示，型號配置或護欄來運行A/B測試，以優化用戶體驗。
  • 可觀察性和反饋：收集遙測，錯誤率和用法指標，與特徵標誌相關，以進行分析和改進。

這種控制水平不是奢侈品 - 隨著應用程序將確定性的軟件行為與生成AI模型的概率，有時不透明的輸出融合在一起，這越來越有必要。

特徵標誌有助於減輕的典型AI風險

將LLM部署到交互式應用程序中引入了一系列技術和道德問題。 LLM功能標誌提供了用於管理這些方案的安全閥：

  • 幻覺：有時，LLM會生成看起來是事實但實際上是不正確或捏造的內容。使用功能標誌，可以迅速停用此類問題的功能。
  • 延遲尖峰： AI調用，特別是如果通過外部API路由，可能會遭受響應延遲。使用標誌，您可以有效地隔離較慢的型號或重新佈置請求。
  • 成本上升： API驅動的LLM提供商每個令牌費用，成本可以快速擴展。功能標誌可以立即油門或切斷昂貴的功能。
  • 安全性或合規風險：如果LLM相互作用表面受保護的數據或濫用輸入，則使用FLAG基礎架構更容易審核和禁用負責任的功能。

在這種情況下，功能標誌不僅可以啟用跟踪，還可以實現快速，可逆的決策，幫助AI部署避免了高影響力的聲譽失敗。

如何實現LLM功能標誌

實現LLM功能的功能標誌涉及代碼級集成和基礎架構準備就緒。典型的架構可能包括：

  • 標誌管理系統：連接到您的應用程序服務的集中式標誌控制儀表板（例如啟動截止，釋放或內部工具）。
  • 標誌評估邏輯：執行與LLM相關的功能之前檢查標誌狀態的代碼。這些標誌可以基於用戶，基於地理或基於會話。
  • 遙測掛鉤：圍繞旗邏輯包裹的指標，以觀察行為，及時的性能和使用趨勢。
  • 故障安全默認路徑：失敗的後備行為 - 例如，將靜態常見問題解答或優雅地禁用AI幫助。

這是偽代碼中的簡化設置：

如果featureflag（“ ai_autosummary”）：
    響應= callllm（提示）
    顯示（響應）
別的：
    顯示（“摘要當前不可用。”）

還可以組合多個標誌以啟用目標實驗，例如在用戶子集上測試各種模型配置或及時的工程方法。在企業環境中，這些標誌可以與CI/CD管道或可觀察性工具（如Datadog，Prometheus或OpentElemetry）集成。

LLM功能標誌的用例

隨著應用程序整合了各個領域的LLM功能，用於戰略標記的用例正在擴大。一些示例包括：

  • 客戶支持聊天機器人：根據用戶層或語言可用性切換LLM驅動的聊天生成。
  • 內容生成工具：逐漸為營銷部門啟用AI寫作幫助，然後擴展到更廣泛的團隊。
  • 語義搜索：嘗試基於向量的LLM摘要作為知識庫中關鍵字搜索的增強功能。
  • AI代碼幫助：僅對實驗Beta列表中的開發人員啟用實時代碼建議。
  • 法律或財務應用：將AI摘要功能限制為內部測試，直到進行足夠的合規性審查為止。

安全LLM的最佳實踐功能推廣

為了降低風險並最大化LLM功能的影響，組織應在通過功能標誌管理LLM部署時遵循一系列周到的最佳實踐：

  1. 仔細分段用戶：根據行為，風險容忍或產品使用時，將您的用戶群分為有意義的組。
  2. 使用漸進的推出：以百分比為單位（例如5％，然後是20％），同時在每個步驟中收集質量指標和反饋。
  3. 自動回滾：建立錯誤，延遲和用戶報告的閾值，該閾值將超過功能自動劃分。
  4. 隔離外部依賴性：避免將生產系統與外部LLM API完全耦合。始終啟用超時和故障轉移行為。
  5. 啟用可觀察性：將標誌連接到儀表板和監視工具以可視化採用，錯誤率和用戶滿意度。
  6. 鼓勵數據反饋循環：將用戶反饋，大拇指/下評級或更正以連續完善提示和標誌邏輯。

挑戰和考慮因素

雖然功能強大，但功能標誌系統並非沒有復雜性。跨微服務不一致的國旗狀態可能導致不可預測的行為。如果沒有執行清理政策，旗幟會隨著時間的流逝而累積或不良。特別是對於LLM功能，將用戶輸入發送給基於雲的AI提供商時，必須考慮數據治理。

因此，組織應將功能標誌視為更廣泛的AI治理策略的一部分，該策略包括記錄，版本管理，審計跟踪和合規性評估。

結論

從內容創建到支持自動化，大型語言模型可提供整個行業的變革能力。但是，將這些模型盲目部署到軟件系統的風險很大。通過將LLM功能標誌集成到其開發工作流程中，組織可以負責任地管理複雜性，進行實驗，並保護用戶免受潛在的AI產生的危害。

安全的AI推出不僅僅是構建更智能的算法 - 它是關於將控件，可觀察性和可逆性納入部署過程。 LLM的功能標誌體現了這一理念，為可信賴的AI集成提供了成熟且可擴展的途徑。