Trong lĩnh vực AI, khi chúng ta nói về hệ thống thông minh hoạt động 24/7, sự ổn định không còn là một điểm cộng mà là một yêu cầu cơ bản. So với các dịch vụ backend truyền thống, hệ thống AI phải đối mặt với nhiều thách thức và sự không chắc chắn hơn. Những thách thức này bao gồm sự biến động của suy diễn mô hình, các hạn chế của giao diện bên thứ ba, sự thay đổi chính sách nền tảng, sự trễ của nguồn dữ liệu và sự ô nhiễm ngữ cảnh cuộc hội thoại, v.v. Để duy trì trải nghiệm người dùng nhất quán trong hoạt động lâu dài, chúng ta phải thực hiện "kháng lỗi, giảm cấp và tự phục hồi" từ góc độ kỹ thuật.

Đầu tiên, cơ chế chịu lỗi là hàng rào đầu tiên đối với sự ổn định của hệ thống. Chúng ta cần xác định phạm vi thất bại có thể chấp nhận được và chiến lược thử lại tương ứng cho mỗi bước quan trọng. Điều này bao gồm việc phân biệt các thao tác idempotent và non-idempotent, làm rõ những thất bại nào sẽ dẫn đến lỗi mà người dùng có thể nhận thấy, và những thất bại nào có thể được xử lý nội bộ bởi hệ thống. Đối với các cuộc gọi công cụ, chúng ta nên ghi lại nhật ký yêu cầu và phản hồi có cấu trúc, và thiết lập các ngưỡng thử lại và ngắt mạch tương ứng dựa trên các loại thất bại khác nhau (như lỗi phân tích, vấn đề quyền truy cập, lỗi bên ngoài hoặc trễ). Về quản lý phiên, chúng ta cần kiểm soát chiều dài ngữ cảnh và giảm thiểu sự can thiệp của tiếng ồn, đồng thời chuẩn bị các câu nói an toàn và cơ chế quay ngược bộ nhớ cho các cuộc đối thoại bất thường.

Thứ hai, mục đích của chiến lược hạ cấp là chuyển "không khả dụng" thành "có khả dụng hạn chế". Khi mô hình không khả dụng hoặc phản hồi trễ vượt quá mong đợi, chúng tôi có thể sử dụng mô hình nhẹ hoặc mẫu đã định sẵn làm phương án thay thế. Khi giao diện bên ngoài bị hạn chế, có thể chuyển sang chế độ chỉ đọc hoặc sử dụng dữ liệu đã lưu vào bộ nhớ cache. Nếu nền tảng kiểm duyệt trở nên nghiêm ngặt hơn, chúng tôi có thể tự động đóng các chủ đề rủi ro cao và nội dung chứa từ nhạy cảm. Quan trọng là, chiến lược hạ cấp phải nhất quán với trải nghiệm sản phẩm, tránh để người dùng cảm thấy hệ thống gặp sự cố. Đồng thời, tất cả các hoạt động hạ cấp đều nên được hiển thị rõ ràng trên bảng giám sát và báo cáo sau đó, để thuận tiện cho việc phân tích và tối ưu hóa sau này.

Cuối cùng, khả năng tự phục hồi cho phép hệ thống phục hồi từ lỗi. Đối với các sự cố có thể dự đoán, chúng ta nên thiết lập một quy trình tự động bao gồm "kiểm tra sức khỏe, khởi động lại tự động và chuyển đổi nóng". Cơ chế như vậy có thể phản ứng nhanh chóng khi vấn đề xảy ra, tối đa hóa việc giảm thiểu tác động đến người dùng.

Bằng cách triển khai những chiến lược này, hệ thống AI có thể duy trì sự ổn định và độ tin cậy trong môi trường vận hành phức tạp, cung cấp cho người dùng dịch vụ liên tục và chất lượng cao.