У сфері ШІ, коли ми говоримо про інтелектуальні системи, які працюють цілодобово та без вихідних, стабільність вже не є додатковою перевагою, а є базовою вимогою. На відміну від традиційних бекенд-сервісів, системи ШІ стикаються з більшими викликами та невизначеністю. Ці виклики включають коливання моделі висновків, обмеження сторонніх інтерфейсів, зміни політики платформи, затримки джерел даних та забруднення контексту сеансу тощо. Щоб підтримувати послідовний досвід користувачів у тривалій експлуатації, ми повинні з інженерної точки зору реалізувати три ключові аспекти: "помилковість, зниження рівня та самовідновлення".

По-перше, механізм відмовостійкості є першим захистом стабільності системи. Нам потрібно визначити допустимий діапазон відмов і відповідні стратегії повторних спроб для кожного критичного етапу. Це включає розрізнення ідempotent та неідемпотентних операцій, чітке визначення, які відмови призведуть до помилок, помічених користувачем, а які можуть бути оброблені всередині системи. Щодо викликів інструментів, ми повинні фіксувати структуровані журнали запитів і відповідей, а також встановлювати відповідні пороги повторних спроб і розриву для різних типів відмов (таких як помилки розбору, проблеми з правами, зовнішні збої або затримка). У сфері управління сеансом нам потрібно контролювати довжину контексту та зменшувати шумові перешкоди, водночас готуючи безпечні фрази для аномальних діалогів і механізми відкату пам'яті.

По-друге, мета стратегії деградації полягає в перетворенні "недоступного" на "обмежено доступне". Коли модель недоступна або затримка відповіді перевищує очікуване, ми можемо використовувати легкі моделі або заздалегідь підготовлені шаблони як альтернативу. Коли зовнішній інтерфейс обмежений, можна переключитися на режим тільки для читання або використовувати кешовані дані. Якщо платформа підлягає більш суворій перевірці, ми можемо автоматично закрити теми з високим ризиком і контент, що містить чутливі слова. Важливо, щоб стратегія деградації залишалася узгодженою з продуктом, щоб уникнути відчуття користувачами збоїв у системі. Одночасно всі операції деградації повинні бути чітко видимі на панелі моніторингу та в звітах після подій для подальшого аналізу та оптимізації.

Нарешті, здатність до самовідновлення дозволяє системі відновлюватися після помилок. Для передбачуваних збоїв ми повинні створити автоматизований процес, що включає "перевірку стану, автоматичне перезавантаження та гарячу заміну". Такий механізм може швидко реагувати на проблеми, зменшуючи вплив на користувачів.

Завдяки впровадженню цих стратегій, AI-системи можуть підтримувати стабільність і надійність у складних умовах роботи, забезпечуючи користувачів безперервними, високоякісними послугами.