انقل وكلاءك المستقلين من النموذج الأولي عالي التأخير إلى الإنتاج على مستوى المؤسسات. تعلم كيفية توجيه تدفقات عمل LangGraph الخاصة بك إلى مجموعة NVIDIA Dynamo لتحقيق ٧ أضعاف الإنتاجية والقضاء على إعادة حساب نافذة السياق الزائدة.
شاهد الشرح العملي
المتطلبات الأساسية
- Python 3.10+ مع إعداد البيئة الافتراضية
- LangGraph & LangChain Core (`pip install langgraph langchain-openai`)
- الوصول إلى NVIDIA Dynamo API (عنوان URL لنقطة النهاية ورمز Bearer من فريق MLOps الخاص بك أو سحابة NVIDIA)
- فهم متقدم للرسوم البيانية ذات الحالة، وآليات استدلال LLM، والتخزين المؤقت للمفاتيح والقيم (KV).
المشكلة الأساسية: تكرار السياق
عند بناء وكيل دوري باستخدام LangGraph، يعمل الذكاء الاصطناعي في حلقة مستمرة: تفكير → عمل → ملاحظة → تكرار. تعالج نقاط النهاية القياسية لـ LLM كل تنفيذ عقدة كطلب جديد بدون حالة. هذا يعني أن نظامك المكون من ١٠,٠٠٠ رمز وسجل المحادثة يتم إعادة إدخالها وإعادة حسابها من البداية في كل خطوة.
تؤدي هذه العيوب المعمارية إلى اختناقات تأخير مذهلة وتكاليف حسابية متزايدة. علاوة على ذلك، يضمن تنفيذ التخزين المؤقت المستند إلى الجلسة بشكل صحيح أن الحلقات الوكيلة عالية التردد لا تستنزف حصة النموذج الخاص بك قبل الأوان، مما يحافظ على ميزانية API الخاصة بك للتوليد الفعلي بدلاً من معالجة السياق الزائد.
الخطوة ١: تعديل عميل LLM للتوجيه المدرك لـ KV
يوفر NVIDIA Dynamo طبقة API متوافقة مع OpenAI، ولكن لتفعيل التخزين المؤقت متعدد المستويات والتوجيه المدرك لـ KV، يجب علينا تمرير ترويسة x-session-id فريدة. يوجه هذا منظم Dynamo لتوجيه الطلب إلى عامل GPU المحدد...
تابع القراءة
سجل دخولك مجاناً لقراءة المقال كاملاً والوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي.
تسجيل الدخول / إنشاء حساب