生成式AI正在重新定义软件架构。我们将大语言模型（LLMs）嵌入到搜索体验、产品助手、客户支持甚至分析仪表盘中。虽然提示工程（Prompt Engineering）备受关注，但将生成式AI插入到微服务中才是真正的架构挑战所在。本文将深入探讨如何在基于微服务的系统中架构生成式AI，涵盖消息队列、重试机制、缓存提示以及监控LLM在生产环境中的行为等关键方面。
挑战：Gen AI ≠ 传统 API
我们需要明确一点：LLM API与传统的REST服务截然不同。它们具有以下特性：
- 概率性（非确定性输出）：相同的输入可能产生不同的输出，使得测试和验证变得复杂。
- 延迟敏感：每次调用可能需要5-15秒，甚至更长，对实时应用构成挑战。
- 成本高昂：基于token计费，高频使用成本巨大。
- 不透明：难以追踪错误根源，增加了调试难度。
设想一下，在处理以下情况的实时微服务设置中，上述特性会带来什么影响：
- 并发用户请求
- 后台处理
- 多租户行为
- SLA保证
仅仅使用 fetch() 调用是无法满足生产环境需求的。
案例：实时聊天机器人 vs. 批量文档处理
一个实时聊天机器人需要快速响应用户提问。如果每次LLM调用都需要10秒，用户体验将会非常糟糕。另一方面，一个批量文档处理服务，用于生成每日新闻摘要，可以容忍更长的处理时间，但需要保证稳定性和可靠性。
系统设计：LLM 的位置
通常有三种集成模型：
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同步 API 编排：
客户端 → 网关 → 服务 A → LLM 服务 → 响应适用于实时UI特性（聊天、总结）。
风险：长时间运行的LLM调用会阻塞下游服务。
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通过队列异步：
客户端 → API → Kafka/RabbitMQ → LLM Worker → DB/Notifier非常适合非阻塞工作流，例如电子邮件草稿、报告生成。
允许批量处理、重试逻辑、超时回退。
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混合模式（同步 + 回调/推送）：
启动异步处理，并通过WebSocket、电子邮件或webhook通知。
最适合长时间运行的任务（> 5秒），例如文档分析或RAG管道。
数据支持：延迟与用户满意度
一项研究表明，页面加载时间超过3秒会导致用户放弃率显著上升。因此，对于需要实时响应的生成式AI应用，同步API编排必须谨慎使用，并结合缓存、并行处理等优化手段。对于允许一定延迟的应用，异步队列是更稳健的选择。
消息传递模式：Kafka、RabbitMQ 还是 Pub/Sub？
使用消息队列有助于将Gen AI调用与面向用户的服务解耦。考虑以下因素：
- 吞吐量：Kafka适用于高吞吐量的场景，例如日志收集和流式数据处理。RabbitMQ更注重消息的可靠性，适用于金融交易等场景。
- 消息顺序：如果消息顺序至关重要，RabbitMQ提供了更强的顺序保证。
- 复杂度：Kafka需要更复杂的配置和管理，RabbitMQ相对简单易用。
实际选择：订单处理系统
在一个订单处理系统中，如果需要将订单信息异步传递给LLM进行情感分析，以识别潜在的客户投诉，RabbitMQ可能更适合。因为它能确保订单信息按照接收顺序进行处理，并提供可靠的消息传递机制。
重试逻辑：正确地失败
故障不可避免——网络中断、模型过载、token限制错误。不要让不稳定的LLM拖垮你的系统。
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重试策略：
- 使用指数退避，设置最大尝试次数。
- 标记失败的请求以进行手动重新处理。
- 对于幂等性，使用UUID避免重复生成。
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熔断器：
- 保护你的LLM提供商免受级联故障的影响。
- 在达到阈值错误后，暂时暂停请求。
案例：图片生成服务
如果一个图片生成服务由于LLM的token限制而失败，可以采用指数退避的重试策略。第一次重试间隔1秒，第二次2秒，第三次4秒，以此类推，直到达到最大尝试次数。同时，记录失败的请求，以便人工介入分析原因。
速率限制和 Token 预算
不仅仅是限制请求速率——还在预算token。
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架构钩子：
- 实施 Token计量服务。
- 按以下方式跟踪使用情况：
- 用户
- 功能
- 租户
这对于具有免费 + 高级LLM功能的多租户SaaS或应用程序至关重要。
案例：SaaS写作助手
一个SaaS写作助手，提供免费版和付费版，免费版用户每月有1000个token的配额，付费版用户则有无限token。Token计量服务负责跟踪每个用户的使用情况，当免费版用户达到配额时，提示用户升级到付费版。
数据支持：Token使用与功能受欢迎程度
通过分析不同功能的token使用情况，可以了解哪些功能最受欢迎，并据此优化产品设计和定价策略。例如，如果“文章改写”功能的token使用量远高于其他功能，可以考虑将其设置为付费功能，或者提供更高级的版本。
缓存：无名英雄
为什么要为已经生成的内容付费再次生成？
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缓存位置？
- 提示级别（完全匹配的提示-响应）
- 用户级别（同一用户的重复查询）
- 上下文级别（中间嵌入或摘要）
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工具：
- Redis（基于TTL的内存缓存）
- SQLite用于本地冷缓存（如果处于离线模式）
- CDN + JSON blob（对于大型响应）
案例：代码生成工具
一个代码生成工具，经常会收到相同的代码片段生成请求。通过在提示级别缓存结果，可以显著降低LLM的调用成本，并提高响应速度。
技术选择：Redis vs. Memcached
Redis和Memcached都是流行的内存缓存系统。Redis提供了更多高级特性，例如持久化、发布订阅和Lua脚本，适用于更复杂的缓存场景。Memcached则更加轻量级，性能更高，适用于简单的键值对缓存。
性能数据：缓存命中率与延迟降低
通过监控缓存命中率，可以评估缓存的效果。如果缓存命中率很高，说明缓存策略有效，可以显著降低LLM的调用次数，并缩短响应时间。
可观测性：它到底说了什么？
Gen AI系统是不透明的。为了保持可靠性，你需要LLM可观测性，而不仅仅是日志。
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工具和模式：
- Langfuse / PromptLayer：跟踪提示、响应、延迟、反馈。
- Trace ID传播：从前端→API→GenAI调用。
- 用户反馈循环：允许评分/更正以调整提示。
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要跟踪的指标：
- 成功率 vs 失败率
- 平均token使用量
- 每个提供商/模型的延迟
- 常见错误（token限制、无效密钥等）
案例：内容审核系统
一个内容审核系统，需要对用户生成的内容进行审核，以识别违规内容。通过跟踪LLM的审核结果、延迟和token使用情况，可以及时发现潜在的问题，例如LLM的误判或性能瓶颈。
可观测性平台：Jaeger vs. Zipkin
Jaeger和Zipkin是流行的分布式追踪系统。它们可以帮助你跟踪请求在不同服务之间的调用链，从而快速定位问题。此外，一些专门针对LLM的可观测性平台，例如Langfuse和PromptLayer，提供了更丰富的功能，例如提示跟踪、用户反馈收集和A/B测试。
数据驱动：模型调整与提示优化
通过分析用户反馈和LLM的输出结果，可以不断优化模型和提示，提高LLM的准确性和可靠性。例如，如果用户经常反馈某个特定提示的输出不准确，可以尝试修改提示，或者更换更适合的模型。
避免 Gen AI 特定的反模式
- 在代码中硬编码提示→使用存储在数据库/配置中的提示模板。
- 将LLM视为CRUD API→始终使用容错模式进行包装。
- 没有 A/B 测试→尝试多个提示版本或模型来优化结果。
案例分析：电商产品描述生成
避免在代码中硬编码提示，例如 “请为产品生成一个描述”。 更好的做法是将提示存储在数据库中，并允许管理员随时修改，例如 “请用简洁生动的语言，为产品生成一个吸引人的描述”。
提示工程最佳实践
- 清晰明确： 提示应该清晰明确，避免歧义。
- 具体指导： 提示应该给出具体的指导，例如指定输出格式、风格和长度。
- 语境信息： 提示应该提供足够的语境信息，例如产品名称、品牌和目标受众。
总结
将生成式AI架构到微服务生态系统中不仅仅是调用OpenAI。它是关于为延迟、规模、弹性和可观测性而设计的。
像对待外部依赖项一样对待你的LLM：
- 使用保护模式包装它。
- 像鹰一样注视着它。
- 为失败而设计，为理智而缓存。
我们仍处于早期阶段——但如果你掌握了正确的架构，你的Gen AI应用程序将在保持体验流畅和智能的同时优雅地扩展。
总而言之，生成式AI在微服务架构中的应用，需要我们关注API的特性，采用合适的消息传递机制、重试逻辑、速率限制以及缓存策略，并通过可观测性工具进行监控和优化，最终实现智能化应用的可靠运行。