آموزش استفاده از API مدل های زبانی در پروژه

LLM API چیست؟

در توسعه نرم‌افزارهای هوشمند، افزودن قابلیت‌هایی مانند چت‌بات، خلاصه‌سازی متن، استخراج اطلاعات یا تولید محتوا نیازمند ارتباط استاندارد میان نرم‌افزار و مدل زبانی است. در این معماری، LLM API به‌عنوان لایه ارتباطی میان برنامه و مدل عمل می‌کند. درخواست از طریق API ارسال می‌شود و پاسخ مدل به‌صورت ساختاریافته در اختیار برنامه قرار می‌گیرد. این معماری علاوه بر فراهم‌کردن امکان استفاده از مدل‌های زبانی، مدیریت احراز هویت، خطا، داده و جریان پردازش را نیز برای توسعه‌دهنده امکان‌پذیر می‌کند.

LLM API سازوکاری برای برقراری ارتباط برنامه‌ریزی‌شده میان نرم‌افزار و یک مدل زبانی است. در یک معماری معمول، کلاینت درخواست را به بک‌اند ارسال می‌کند، بک‌اند درخواست را به ارائه‌دهنده API می‌فرستد و پس از پردازش مدل، پاسخ دوباره به کلاینت برمی‌گردد. به این ترتیب، توسعه‌دهنده بدون اجرای مدل روی سیستم خود می‌تواند از قابلیت‌های آن در نرم‌افزار استفاده کند.

Client
  ↓
Backend
  ↓
API Provider
  ↓
Model
  ↓
Response → Client

تفاوت اصلی میان رابط کاربری یک چت‌بات و API در این است که رابط کاربری برای تعامل مستقیم انسان با سیستم طراحی شده، اما API امکان اتصال برنامه‌ریزی‌شده، پردازش خودکار، ادغام با نرم‌افزار و کنترل جریان داده را فراهم می‌کند. به همین دلیل API در بسیاری از پروژه‌های نرم‌افزاری، لایه اصلی ارتباط با مدل زبانی است.

 

Token چیست؟

Token واحدی است که مدل زبانی برای پردازش متن از آن استفاده می‌کند. توکن لزوماً معادل یک کلمه نیست و می‌تواند بخشی از یک کلمه، یک کلمه کامل، علامت نگارشی یا بخشی از داده ورودی باشد. تعداد توکن‌های ورودی و خروجی بر محدودیت پردازش مدل و در بسیاری از سرویس‌ها بر هزینه استفاده از API تأثیر می‌گذارد.

به همین دلیل در طراحی سرویس‌های مبتنی بر LLM باید مصرف توکن، طول Prompt، اندازه Context و حجم خروجی کنترل شود. استفاده از Context غیرضروری می‌تواند هزینه و زمان پاسخ را افزایش دهد.

 

Context Window چیست؟

Context Window حداکثر مقدار اطلاعاتی است که یک مدل می‌تواند در یک درخواست یا فرایند مشخص پردازش کند. این ظرفیت معمولاً با تعداد توکن‌ها بیان می‌شود و شامل بخش‌هایی مانند دستورالعمل‌ها، پیام‌های قبلی، متن ورودی و در برخی معماری‌ها داده‌های بازیابی‌شده است.

اگر مجموع اطلاعات موردنیاز از ظرفیت مدل بیشتر شود، بسته به API و نحوه مدیریت Context ممکن است بخشی از اطلاعات حذف یا خلاصه شود یا درخواست با خطا مواجه شود. بنابراین بهتر است فقط اطلاعات مرتبط با درخواست در Context قرار گیرد.

 

برای پروژه خود کدام مدل را انتخاب کنیم؟

هیچ مدل زبانی را نمی‌توان برای تمام پروژه‌ها «بهترین مدل» دانست. انتخاب مدل باید بر اساس نیاز واقعی پروژه انجام شود. مهم‌ترین معیارها شامل کیفیت پاسخ، سرعت، هزینه، پشتیبانی از زبان فارسی، ظرفیت Context، قابلیت پردازش ورودی‌های مختلف و امکان تولید خروجی ساختاریافته هستند.

اگر پروژه به دقت بالا نیاز دارد، کیفیت پاسخ اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. در پروژه‌هایی با تعداد درخواست زیاد، هزینه و سرعت اهمیت بیشتری دارند. برای سرویس‌هایی که با داده فارسی کار می‌کنند نیز بهتر است مدل‌ها روی نمونه‌های واقعی پروژه آزمایش شوند.

برای انتخاب مدل زبانی می‌توانید مقاله “بهترین ابزار هوش مصنوعی برای هر کار“ را نیز مطالعه کنید.

 

مدل‌های ابری یا Self-hosted؟

انتخاب میان مدل‌های ابری و Self-hosted به نیاز پروژه، بودجه، زیرساخت، الزامات امنیتی و میزان کنترل موردنیاز بستگی دارد.

در مدل‌های ابری، Provider زیرساخت اجرای مدل را مدیریت می‌کند و توسعه‌دهنده معمولاً از طریق API به مدل دسترسی دارد. این روش راه‌اندازی سریع‌تر و نیاز کمتری به مدیریت سخت‌افزار دارد.

در مدل Self-hosted، مدل روی زیرساخت تحت کنترل سازمان اجرا می‌شود. این روش می‌تواند کنترل بیشتری روی داده و محیط اجرا ایجاد کند، اما به سخت‌افزار مناسب، نگهداری، به‌روزرسانی، مانیتورینگ و مدیریت امنیت نیاز دارد.

• مدل‌های ابری: راه‌اندازی سریع‌تر و نیاز کمتر به مدیریت زیرساخت
• Self-hosted: کنترل بیشتر روی زیرساخت و داده، همراه با مسئولیت نگهداری بیشتر

 

 

روش‌های اتصال به مدل‌های زبانی

اتصال نرم‌افزار به مدل‌های زبانی معمولاً از طریق API، SDK یا یک لایه تجمیعی انجام می‌شود. انتخاب روش به سطح کنترل، تعداد Providerها و پیچیدگی پروژه بستگی دارد.

• اتصال مستقیم به API: ارسال درخواست HTTP از بک‌اند به Provider. این روش کنترل بالایی روی درخواست‌ها و قابلیت‌های سرویس ایجاد می‌کند.
• استفاده از SDK: کتابخانه‌ای که ارسال درخواست، احراز هویت و پردازش پاسخ را ساده‌تر می‌کند.
• APIهای Unified: یک لایه مشترک برای کار با چند Provider یا مدل مختلف که می‌تواند جابه‌جایی میان سرویس‌ها را ساده‌تر کند.

 

اتصال مستقیم به Provider

اتصال مستقیم به Provider یعنی بک‌اند پروژه بدون یک لایه تجمیعی به API سرویس‌دهنده متصل شود. این روش امکان استفاده مستقیم از قابلیت‌ها، پارامترها و امکانات ارائه‌شده توسط Provider را فراهم می‌کند.

این معماری برای پروژه‌هایی مناسب است که به قابلیت‌های اختصاصی یک Provider وابسته هستند یا می‌خواهند کنترل بیشتری روی نحوه ارسال درخواست، مدیریت خطا، مصرف توکن و تنظیمات مدل داشته باشند.

 

استفاده از رابط یکپارچه

رابط‌های یکپارچه مانند LiteLLM زمانی کاربرد دارند که پروژه با چند مدل یا Provider کار می‌کند و توسعه‌دهنده می‌خواهد یک لایه مشترک برای ارسال درخواست‌ها داشته باشد. این معماری می‌تواند تغییر Provider، آزمایش مدل‌های مختلف و مدیریت بخشی از منطق ارتباطی را ساده‌تر کند.

 

مراحل اتصال API  LLM به پروژه

اتصال مدل زبانی به نرم‌افزار معمولاً شامل چند مرحله مشخص است. این مراحل باید با توجه به Provider و معماری پروژه تنظیم شوند.

1. انتخاب Provider: بررسی کیفیت، هزینه، زبان فارسی، قابلیت‌ها و محدودیت‌ها.
2. ساخت حساب: ایجاد حساب کاربری در سرویس موردنظر.
3. دریافت API Key: دریافت اطلاعات احراز هویت برای ارسال درخواست.
4. انتخاب روش اتصال: استفاده از HTTP، SDK یا یک لایه Unified.
5. تنظیم Secret: نگهداری کلید در Environment Variable یا Secret Manager.
6. ارسال درخواست: ارسال Prompt، Message یا داده موردنیاز به مدل.
7. پردازش Response: استخراج متن، JSON یا سایر داده‌های خروجی.
8. مدیریت خطا: رسیدگی به خطاهای شبکه، احراز هویت، محدودیت مصرف و خطاهای Provider.

 

دریافت و نگهداری API Key

API Key برای احراز هویت درخواست‌ها استفاده می‌شود و باید مانند یک Secret از آن محافظت شود. قرار دادن کلید در Front-end، کدهای سمت کاربر یا مخزن عمومی می‌تواند باعث افشای آن و سوءاستفاده از حساب شود.

بهتر است API Key در Environment Variable یا Secret Manager ذخیره شود و فقط در محیط سرور در دسترس برنامه قرار گیرد.

 

 

نصب SDK و تنظیم پروژه

برای شروع کار می‌توان از SDK رسمی Provider یا یک HTTP Client عمومی استفاده کرد. Python، JavaScript/Node.js، Go، Java و بسیاری از زبان‌های دیگر می‌توانند با APIهای مبتنی بر HTTP کار کنند.

نمونه زیر یک ساختار فرضی و Provider-neutral است و نام متدها ممکن است در SDK واقعی هر Provider متفاوت باشد:

import os
from provider_sdk import Client

client = Client(
    api_key=os.getenv("LLM_API_KEY")
)

response = client.generate(
    prompt="سلام، یک متن کوتاه تولید کن."
)

print(response.text)

ارسال اولین درخواست

یک درخواست معمولی به مدل شامل انتخاب مدل، ورودی و تنظیمات موردنیاز است. ساختار دقیق Request و Response به Provider و API مورد استفاده بستگی دارد.

response = client.generate(
    model="example-model",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "یک متن کوتاه درباره هوش مصنوعی تولید کن."
        }
    ]
)

print(response.text)

پاسخ API ممکن است علاوه بر متن تولیدشده، اطلاعاتی مانند مصرف توکن، وضعیت درخواست، شناسه پاسخ یا داده‌های مربوط به ابزارهای فراخوانی‌شده را نیز شامل شود.

 

ساختار System و User Message

در معماری‌های پیام‌محور، می‌توان دستورالعمل‌های سطح بالاتر را از ورودی متغیر کاربر جدا کرد. در بسیاری از APIها نقش‌هایی مانند System، Developer و User وجود دارند و ساختار دقیق آن‌ها به Provider بستگی دارد.

هدف از این تفکیک، مشخص‌کردن رفتار، لحن، محدودیت‌ها و قالب خروجی از یک طرف و قرار دادن ورودی متغیر کاربر از طرف دیگر است.

نمونه کد

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "پاسخ را کوتاه و رسمی تولید کن."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "مزیت استفاده از مدل‌های زبانی چیست؟"
    }
]

response = client.generate(
    messages=messages
)

print(response.text)

 

دریافت خروجی ساختاریافته

بسیاری از نرم‌افزارها به جای متن آزاد به داده ساختاریافته مانند JSON نیاز دارند. برای مثال، یک برنامه ممکن است از مدل بخواهد عنوان، خلاصه و دسته‌بندی یک متن را در قالب مشخص برگرداند.

در این حالت باید تا حد امکان از قابلیت‌های Structured Output یا Schemaهای رسمی Provider استفاده کرد. صرفاً نوشتن «فقط JSON تولید کن» در Prompt همیشه تضمین نمی‌کند که خروجی از نظر ساختار معتبر باشد.

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "خروجی باید شامل title و summary باشد."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "یک توضیح کوتاه درباره مدل‌های زبانی بده."
    }
]

response = client.generate(
    messages=messages
)

print(response.json())

نمونه خروجی:

{
  "title": "مدل‌های زبانی",
  "summary": "مدل‌های زبانی برای پردازش و تولید زبان طبیعی استفاده می‌شوند."
}

اعتبارسنجی خروجی

اگر نرم‌افزار بر اساس خروجی مدل تصمیم‌گیری می‌کند، اعتبارسنجی داده ضروری است. حتی زمانی که مدل برای تولید JSON تنظیم شده باشد، بهتر است ساختار خروجی، نوع داده و فیلدهای موردنیاز در سمت برنامه بررسی شوند.

در Python، Pydantic یکی از ابزارهای رایج برای اعتبارسنجی داده‌های ساختاریافته است.

from pydantic import BaseModel

class Info(BaseModel):
    title: str
    summary: str

data = Info.model_validate(response.json())

print(data.title)
print(data.summary)

اعتبارسنجی باعث می‌شود خروجی مدل قبل از ورود به بخش‌های حساس برنامه بررسی شود.

 

مدیریت مکالمه و Context

نحوه مدیریت مکالمه به API و معماری Provider بستگی دارد. در یک معماری ساده، بک‌اند تاریخچه مکالمه را ذخیره می‌کند و بخش موردنیاز آن را در درخواست‌های بعدی ارسال می‌کند. در برخی سرویس‌ها نیز امکاناتی برای مدیریت Conversation یا Context در سطح API وجود دارد.

در هر دو حالت، توسعه‌دهنده باید مراقب حجم Context باشد. ارسال تمام تاریخچه مکالمه در هر درخواست می‌تواند باعث افزایش مصرف توکن و زمان پاسخ شود.

دیاگرام مدیریت Context

User Message
  ↓
History Store
  ↓
Context Selection
  ↓
API Request
  ↓
Model Response
  ↓
Update History

کاهش حجم Context

کاهش حجم Context یکی از روش‌های مهم برای کنترل هزینه و Latency است. به جای ارسال تمام تاریخچه، می‌توان پیام‌های غیرضروری را حذف کرد، مکالمات قدیمی را خلاصه کرد یا فقط اطلاعات مرتبط با درخواست فعلی را انتخاب کرد.

روش‌های پیشنهادی:

• حذف پیام‌های غیرضروری: حذف پیام‌های تکراری و اطلاعاتی که دیگر کاربردی ندارند.
• خلاصه‌سازی گفتگو: تبدیل بخش‌های طولانی مکالمه به خلاصه‌ای کوتاه‌تر.
• نگهداری State سمت سرور: ذخیره اطلاعات کلیدی موردنیاز برنامه به جای نگهداری بی‌دلیل کل مکالمه.
• ارسال اطلاعات مرتبط: انتخاب Context بر اساس نیاز درخواست فعلی.

 

Embedding و RAG چه زمانی لازم هستند؟

وقتی یک برنامه باید پاسخ‌های خود را بر اساس اطلاعات خارجی، اختصاصی یا به‌روز تولید کند، می‌توان از روش‌هایی مانند RAG استفاده کرد. برای مثال، اسناد داخلی شرکت، پایگاه دانش، فایل‌های PDF یا محتوای اختصاصی می‌توانند در یک سیستم بازیابی قرار بگیرند و بخش‌های مرتبط هنگام پاسخ‌گویی در اختیار مدل قرار داده شوند.

در RAG، معمولاً اطلاعات ابتدا پردازش و برای بازیابی آماده می‌شوند. هنگام دریافت سؤال، سیستم بخش‌های مرتبط را پیدا می‌کند و آن‌ها را همراه پرسش در اختیار مدل قرار می‌دهد. این روش می‌تواند پاسخ را به منابع مشخص و اطلاعات اختصاصی نزدیک‌تر کند.

مثال:

کاربر می‌پرسد: «در دستورالعمل داخلی شرکت، مراحل ثبت درخواست مرخصی چیست؟»

سیستم RAG بخش مرتبط از دستورالعمل را بازیابی می‌کند و آن Context را برای تولید پاسخ در اختیار مدل قرار می‌دهد.

 

Embedding چیست؟

Embedding روشی برای تبدیل داده‌هایی مانند متن به یک نمایش عددی است که می‌توان از آن برای مقایسه شباهت معنایی استفاده کرد. در سیستم‌های جستجوی معنایی و RAG، Embeddingها معمولاً در یک سیستم ذخیره و سپس برای پیدا کردن اطلاعات مرتبط با پرسش کاربر استفاده می‌شوند.
فرایند دقیق تولید Embedding به مدل Embedding مورد استفاده بستگی دارد و الزاماً همان مدل زبانی مولد پاسخ نیست.

معماری ساده RAG

User Query
  ↓
Query Embedding
  ↓
Vector Search
  ↓
Relevant Context
  ↓
LLM
  ↓
Answer

انتخاب Vector Database

در برخی معماری‌های RAG، یک Vector Database برای ذخیره و بازیابی Embeddingها استفاده می‌شود. انتخاب پایگاه داده به حجم اطلاعات، نیاز به مقیاس‌پذیری، امکانات فیلتر، زیرساخت و نوع پروژه بستگی دارد.

• Pinecone: سرویس مدیریت‌شده برای پروژه‌هایی که به زیرساخت آماده و مقیاس‌پذیری نیاز دارند.
• Qdrant: گزینه‌ای با قابلیت اجرای مدیریت‌شده و Self-hosted که برای پروژه‌های مختلف قابل استفاده است.
• Chroma: گزینه‌ای ساده برای نمونه‌سازی و پروژه‌هایی که به زیرساخت پیچیده نیاز ندارند.

دیتابیس	نوع اجرا	مقیاس و کاربرد
Pinecone	Managed	پروژه‌های سازمانی و داده‌های حجیم
Qdrant	Managed + Self-hosted	پروژه‌های متوسط تا بزرگ و قابل توسعه
Chroma	Local	نمونه‌سازی و پروژه‌های کوچک‌تر

 

Function Calling و Tool Use

در Function Calling یا Tool Use، مدل به جای اینکه خودش عملیات واقعی را اجرا کند، یک درخواست ساختاریافته برای استفاده از یک ابزار تولید می‌کند. بک‌اند برنامه این درخواست را دریافت و اعتبارسنجی می‌کند، تابع یا سرویس موردنظر را اجرا می‌کند و نتیجه را در اختیار مدل قرار می‌دهد.

بنابراین باید بین تولید درخواست برای اجرای ابزار و اجرای واقعی ابزار تفاوت قائل شد. مدل پیشنهاد می‌دهد چه ابزاری با چه آرگومان‌هایی استفاده شود؛ اجرای واقعی در اختیار برنامه و سرور است.

مثال ساده Function Calling:

tools = [
    {
        "name": "get_user_profile",
        "description": "دریافت اطلاعات کاربر از دیتابیس",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "user_id": {
                    "type": "string"
                }
            },
            "required": ["user_id"]
        }
    }
]

response = client.generate(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "اطلاعات کاربر 42 را بده"
        }
    ],
    tools=tools
)

print(response.tool_calls)

در این معماری، بک‌اند باید Tool Call را اعتبارسنجی کند، تابع مربوطه را اجرا کند و نتیجه را طبق قرارداد API به مدل برگرداند.

 

 

هزینه API چگونه محاسبه می‌شود؟

قیمت‌گذاری API مدل‌های زبانی به Provider و مدل بستگی دارد. بسیاری از سرویس‌ها هزینه را بر اساس میزان مصرف ورودی و خروجی محاسبه می‌کنند، اما ممکن است هزینه‌های دیگری مانند استفاده از ابزارها، ذخیره‌سازی یا قابلیت‌های خاص نیز وجود داشته باشد.

بنابراین برای محاسبه هزینه باید قیمت رسمی همان Provider و مدل را بررسی کرد. قیمت‌ها ممکن است تغییر کنند و برخی سرویس‌ها برای ورودی، خروجی یا توکن‌های Cache‌شده نرخ‌های متفاوتی داشته باشند. اگر قصد دارید قابلیت‌های هوش مصنوعی را در وب‌سایت خود پیاده‌سازی کنید، می‌توانید از خدمات طراحی سایت منتووب برای طراحی و توسعه یک وب‌سایت متناسب با نیازهای کسب‌وکار خود استفاده کنید.

فرمول مفهومی:

Cost =
(Input Tokens ÷ 1,000,000 × Input Price)
+
(Output Tokens ÷ 1,000,000 × Output Price)

 

Rate Limit و سهمیه مصرف

Rate Limit محدودیتی است که Provider برای کنترل میزان استفاده از API اعمال می‌کند. این محدودیت می‌تواند بر اساس تعداد درخواست، تعداد توکن یا سایر معیارهای مصرف تعریف شود و مقدار آن به Provider و سطح دسترسی حساب بستگی دارد.

نوع محدودیت	تعریف	کاربرد
RPM	Requests Per Minute	تعداد درخواست در دقیقه
TPM	Tokens Per Minute	حجم توکن مصرف‌شده در دقیقه
RPD	Requests Per Day	تعداد درخواست در روز، در سرویس‌هایی که چنین سقفی دارند

مدیریت خطای 429

کد HTTP 429 معمولاً زمانی برگردانده می‌شود که درخواست با محدودیت مصرف یا نرخ مواجه شده باشد. نحوه مدیریت این خطا باید مطابق مستندات Provider انجام شود.

در صورت امکان، مقدار Retry-After باید بررسی شود. همچنین می‌توان از Exponential Backoff و تعداد Retry محدود استفاده کرد تا سیستم در زمان بروز محدودیت، درخواست‌های بیشتری ایجاد نکند.

نمونه ساده Exponential Backoff:

import time

def call_api():
    for attempt in range(5):
        response = client.generate(
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": "سلام"
                }
            ]
        )

        if response.status != 429:
            return response

        wait = min(2 ** attempt, 60)
        time.sleep(wait)

    raise Exception("Too many retries")

 

خطاهای رایج LLM API

خطاهای API معمولاً به دسته‌هایی مانند درخواست نامعتبر، احراز هویت، مجوز، پیدا نشدن منبع، محدودیت مصرف یا خطاهای سمت سرویس تقسیم می‌شوند. کد دقیق و معنای آن باید بر اساس مستندات Provider بررسی شود.

کد	علت احتمالی	راه‌حل اولیه
400	درخواست یا پارامتر نامعتبر	بررسی ساختار Request
401	احراز هویت ناموفق	بررسی API Key و تنظیمات احراز هویت
403	عدم مجوز دسترسی	بررسی سطح دسترسی و تنظیمات حساب
404	منبع یا Endpoint پیدا نشد	بررسی URL، مدل یا شناسه منبع
422	داده یا Schema نامعتبر	بررسی فیلدهای اجباری و نوع داده
429	محدودیت نرخ یا مصرف	کاهش نرخ درخواست و استفاده از Backoff
5xx	خطای سمت سرویس	Retry کنترل‌شده و بررسی وضعیت Provider

Timeout و قطعی Provider

در سرویس‌های مبتنی بر API احتمال Timeout، خطای شبکه یا اختلال موقت Provider وجود دارد. برای افزایش پایداری سیستم باید Timeout مشخص، Retry محدود، Logging مناسب و در پروژه‌های حساس مسیر جایگزین در نظر گرفته شود.

در معماری‌های پیچیده‌تر می‌توان از Fallback Model یا Circuit Breaker نیز استفاده کرد تا در صورت تکرار خطا، سیستم از ایجاد فشار بیشتر روی Provider جلوگیری کند.

 

چک‌لیست مدیریت Timeout

• Timeout مناسب: زمان انتظار منطقی برای هر درخواست تعیین شود.
• Retry محدود: تعداد تلاش مجدد مشخص باشد.
• Exponential Backoff: فاصله میان تلاش‌ها به‌صورت کنترل‌شده افزایش یابد.
• Fallback: در صورت نیاز، مدل یا Provider جایگزین تعریف شود.
• Circuit Breaker: در معماری‌های حساس برای جلوگیری از تکرار درخواست‌های ناموفق استفاده شود.
• Logging: زمان پاسخ، خطا و تعداد Retry ثبت شود.

 

 

امنیت و حریم خصوصی

در استفاده از API مدل‌های زبانی باید قبل از ارسال داده، مشخص شود که چه اطلاعاتی واقعاً برای پردازش لازم است. اطلاعات حساس و شخصی نباید بدون ضرورت به سرویس خارجی ارسال شوند.

همچنین باید سیاست داده و شرایط Provider درباره نگهداری، پردازش و استفاده از اطلاعات بررسی شود؛ زیرا سیاست‌ها میان سرویس‌دهندگان و محصولات مختلف یکسان نیستند.

API Key نیز باید در محیط امن نگهداری شود و دسترسی آن تا حد امکان محدود باشد. ارتباط با API باید از طریق HTTPS انجام شود و Logging نباید بدون ضرورت شامل محتوای حساس کاربران باشد.

چک‌لیست امنیت:

• عدم ارسال داده حساس بدون ضرورت
• حذف یا Mask کردن اطلاعات شخصی غیرضروری
• نگهداری Secretها در Environment Variable یا Secret Manager
• استفاده از HTTPS
• رعایت اصل Least Privilege
• بررسی سیاست داده و حریم خصوصی Provider
• Logging کنترل‌شده بدون ذخیره غیرضروری محتوای حساس

 

معماری مناسب برای چند Provider

اگر یک سیستم باید بتواند میان چند Provider جابه‌جا شود، می‌توان از یک Interface داخلی و الگوی Adapter استفاده کرد. در این معماری، منطق اصلی برنامه به یک Provider خاص وابسته نمی‌شود و برای هر سرویس یک Adapter جداگانه نوشته می‌شود.

در نتیجه، تغییر Provider یا اضافه‌کردن Provider جدید می‌تواند بدون بازنویسی بخش اصلی برنامه انجام شود.

دیاگرام معماری:

User
  ↓
Core Logic
  ↓
LLM Interface
  ↓
Provider Adapter
  ↓
Provider API
  ↓
Model Response

اجزای اصلی:

• LLMInterface: تعریف قرارداد مشترک برای عملیات موردنیاز.
• OpenAIAdapter: پیاده‌سازی ارتباط با یک Provider مشخص.
• AzureAdapter: پیاده‌سازی ارتباط با Provider دیگر.
• AnthropicAdapter: پیاده‌سازی ارتباط با Provider دیگر.

بخش	توضیح	کاربرد
Interface	قرارداد مشترک	کاهش وابستگی مستقیم به Provider
Adapter	پیاده‌سازی مخصوص هر Provider	تغییر آسان سرویس‌دهنده
Core Logic	منطق اصلی برنامه	ثبات معماری هنگام تغییر Provider

چرا Provider را در کد Hard-code نکنیم؟

وابستگی مستقیم منطق اصلی برنامه به یک Provider می‌تواند تغییر سرویس‌دهنده را دشوار کند. قیمت، قابلیت‌ها، محدودیت‌ها و کیفیت مدل‌ها ممکن است تغییر کنند و یک پروژه نیز ممکن است در آینده به Provider یا مدل دیگری نیاز داشته باشد.

استفاده از یک لایه انتزاعی مانند Interface و Adapter باعث می‌شود بخش اصلی برنامه کمتر به جزئیات یک سرویس خاص وابسته باشد و امکان تغییر یا اضافه‌کردن Provider ساده‌تر شود.

 

ارزیابی کیفیت خروجی مدل

برای انتخاب مدل نباید فقط به Benchmarkهای عمومی تکیه کرد. مهم‌تر از آن، عملکرد مدل روی داده و سناریوهای واقعی پروژه است.

معیارهای مهم شامل دقت، سازگاری خروجی، اعتبار ساختار، Latency، هزینه و کیفیت عملکرد در زبان فارسی هستند.

• Accuracy: آیا پاسخ صحیح است؟
• Consistency: آیا مدل در ورودی‌های مشابه رفتار پایدار دارد؟
• Format Validity: آیا خروجی ساختاریافته معتبر است؟
• Latency: پاسخ در چه مدت زمانی تولید می‌شود؟
• Cost: هر درخواست چه هزینه‌ای ایجاد می‌کند؟
• کیفیت فارسی: مدل در درک و تولید متن فارسی چگونه عمل می‌کند؟
• تست روی داده واقعی: عملکرد مدل در سناریوی واقعی پروژه چگونه است؟

 

تست کیفیت فارسی

برای ارزیابی مدل در زبان فارسی باید مجموعه‌ای از تست‌های واقعی و تکرارپذیر طراحی شود. این تست‌ها می‌توانند مواردی مانند نگارش رسمی و محاوره‌ای، نیم‌فاصله، استخراج داده، تولید JSON، رعایت ساختار و پیروی از دستور را بررسی کنند. برای آشنایی بیشتر با مدل های ایرانی مقاله بهترین ابزار هوش مصنوعی ایرانی را مطالعه نمایید.

• نگارش رسمی: بررسی جمله‌بندی و قواعد نگارشی.
• نگارش محاوره‌ای: بررسی طبیعی‌بودن لحن.
• نیم‌فاصله: بررسی رعایت استاندارد تایپی.
• استخراج داده: بررسی دقت در استخراج نام، تاریخ و مقدار.
• JSON معتبر: بررسی قابلیت Parse شدن خروجی.
• ساختار متن: بررسی حفظ تیترها و Bullet Pointها.
• پیروی از دستور: بررسی میزان پایبندی مدل به Prompt.

 

آماده‌سازی برای Production

انتقال یک سیستم مبتنی بر LLM API به Production فقط به اتصال موفق مدل محدود نمی‌شود. سیستم باید برای خطا، محدودیت مصرف، نوسان Latency، هزینه، امنیت و اختلال Provider آماده باشد.

در محیط Production باید Secretها، محدودیت مصرف، Retry، Timeout، Logging، Monitoring و کنترل هزینه به‌صورت مشخص مدیریت شوند.

چک‌لیست Production:

• Rate Limit: کنترل RPM و TPM متناسب با Provider
• Retry: تلاش مجدد محدود همراه با Backoff
• Timeout: تعیین زمان انتظار مناسب
• Secret Management: نگهداری امن API Key
• Cache: استفاده در سناریوهای مناسب برای کاهش پردازش تکراری
• Fallback: تعریف مسیر جایگزین در صورت نیاز
• Budget Alert: کنترل هزینه و تعیین سقف مصرف
• Monitoring: پایش Latency، خطاها و مصرف
• Logging: ثبت کنترل‌شده رویدادها بدون ذخیره غیرضروری داده حساس
• Error Testing: تست 400، 401، 429، Timeout و خطاهای 5xx

 

فریمورک‌های LLM چه زمانی لازم هستند؟

فریمورک‌هایی مانند LangChain، LlamaIndex و LangGraph می‌توانند در پروژه‌هایی که از یک فراخوانی ساده API فراتر می‌روند مفید باشند. کاربرد آن‌ها می‌تواند شامل RAG، مدیریت Workflow، اتصال منابع داده، Tool Use و اجرای فرایندهای چندمرحله‌ای باشد.

برای اتصال ساده به یک API معمولاً استفاده از Framework ضروری نیست و یک SDK یا HTTP Client می‌تواند کافی باشد. با افزایش پیچیدگی پروژه، استفاده از Framework ممکن است بخشی از کارهای تکراری معماری را ساده‌تر کند.

• LangChain: ساخت زنجیره‌ها، ابزارها، Agentها و برخی معماری‌های RAG
• LlamaIndex: اتصال و سازمان‌دهی داده‌ها و منابع مختلف برای کاربردهای مبتنی بر LLM
• LangGraph: ساخت Workflowهای چندمرحله‌ای و حالت‌مند

نکته کلیدی:

برای اتصال اولیه API، Framework الزامی نیست.

برای سیستم‌های چندمرحله‌ای، RAG یا Workflowهای پیچیده، Framework می‌تواند مفید باشد.

 

اشتباهات رایج در کار با API LLM

بسیاری از مشکلات سیستم‌های مبتنی بر LLM نه از خود مدل، بلکه از معماری نادرست نرم‌افزار ایجاد می‌شوند. افشای API Key، Context بیش‌ازحد، نبود Validation، Retry بی‌نهایت، Timeout نامناسب و وابستگی شدید به یک Provider از مهم‌ترین موارد هستند.

• افشای API Key: قرار دادن کلید در Front-end
• Context بزرگ: افزایش مصرف و Latency
• نبود Validation: پذیرش خروجی مدل بدون بررسی
• Retry بی‌نهایت: ایجاد فشار روی Provider
• Timeout نامناسب: طولانی‌شدن یا قفل‌شدن درخواست‌ها
• اعتماد کامل به خروجی: استفاده از داده مدل بدون اعتبارسنجی
• وابستگی شدید به یک Provider: دشوارشدن تغییر سرویس‌دهنده

 

 

چک‌لیست اتصال LLM به پروژه

برای اتصال یک سیستم به API مدل‌های زبانی باید اجزای فنی، امنیتی، هزینه و پایداری بررسی شوند. این چک‌لیست می‌تواند برای بررسی آماده‌بودن یک پروژه استفاده شود.

• Prompt: تعریف دستورالعمل و قالب خروجی
• Environment: تنظیم متغیرهای محیطی
• SDK: استفاده از نسخه سازگار و پایدار
• Key: نگهداری API Key در محیط امن
• Model: انتخاب مدل بر اساس کیفیت، هزینه و نیاز پروژه
• Provider: امکان مدیریت وابستگی به Provider
• Security: حذف داده غیرضروری و محدودسازی دسترسی
• Cost: بررسی قیمت ورودی و خروجی و مصرف واقعی
• Error Handling: مدیریت خطاهای API و شبکه
• Structured Output: اعتبارسنجی JSON و Schema
• Monitoring: پایش Latency، مصرف و خطاها
• Fallback: تعریف مسیر جایگزین در صورت نیاز

 

جمع‌بندی

کار با LLM API فقط ارسال یک Prompt و دریافت متن نیست. یک پیاده‌سازی قابل‌اعتماد باید از مرحله انتخاب مدل و Provider شروع شود و سپس احراز هویت، مدیریت Context، کنترل خروجی، امنیت، مدیریت خطا، کنترل هزینه و Monitoring را پوشش دهد.

برای پروژه‌های ساده، اتصال مستقیم به API و استفاده از SDK معمولاً کافی است. با افزایش پیچیدگی، قابلیت‌هایی مانند Structured Output، Tool Calling، RAG، مدیریت چند Provider و Workflowهای چندمرحله‌ای می‌توانند به معماری اضافه شوند.

در نهایت، بهترین مدل یا معماری باید بر اساس نیاز واقعی پروژه، داده‌های واقعی، هزینه، کیفیت خروجی، امنیت و الزامات زیرساختی انتخاب شود. اگر برای انتخاب راهکار مناسب یا اجرای پروژه خود به مشاوره نیاز دارید، می‌توانید با مشاوران کسب و کار تیم منتووب در ارتباط باشید.

سوالات متداول

۱. LLM API چیست؟

رابطی برای برقراری ارتباط برنامه با یک مدل زبانی و ارسال درخواست و دریافت پاسخ پردازشی است.

۲. چگونه هوش مصنوعی را به سایت یا اپلیکیشن متصل کنیم؟

معمولاً از طریق بک‌اند و ارسال درخواست HTTP یا استفاده از SDK مربوط به Provider.

۳. برای کار با API مدل‌های زبانی از چه زبانی استفاده کنیم؟

هر زبانی که امکان ارسال درخواست HTTP یا استفاده از SDK مربوط به Provider را داشته باشد، مانند Python، JavaScript/Node.js و Go.

۴. API Key چیست؟

اطلاعاتی برای احراز هویت درخواست‌های برنامه به API است که باید به‌صورت امن نگهداری شود.

۵. آیا می‌توان API Key را در Front-end قرار داد؟

خیر. قرار دادن Secret در کد سمت کاربر می‌تواند باعث افشای آن شود. کلید باید در سمت سرور یا محیط امن نگهداری شود.

۶. هزینه API چگونه محاسبه می‌شود؟

بسته به Provider می‌تواند بر اساس توکن‌های ورودی و خروجی و در برخی سرویس‌ها بر اساس قابلیت‌های مورد استفاده محاسبه شود.

۷. Token چیست؟

واحدی است که مدل برای پردازش داده استفاده می‌کند و الزاماً معادل یک کلمه نیست.

۸. Context Window چیست؟

ظرفیتی است که مشخص می‌کند مدل چه مقدار اطلاعات را می‌تواند در یک درخواست یا فرایند مشخص پردازش کند.

۹. بهترین API برای زبان فارسی کدام است؟

یک گزینه واحد برای همه پروژه‌ها وجود ندارد. بهتر است مدل‌های مختلف روی داده واقعی پروژه آزمایش و با معیارهایی مانند دقت، هزینه و Latency مقایسه شوند.

۱۰. خطای 429 چیست؟

معمولاً نشان‌دهنده عبور از یک محدودیت نرخ یا مصرف است و باید مطابق مستندات Provider مدیریت شود.

۱۱. چگونه هزینه API را کاهش دهیم؟

با کاهش Context غیرضروری، کوتاه‌کردن Prompt، کنترل حجم خروجی، استفاده از مدل مناسب و در سناریوهای مناسب استفاده از Cache می‌توان هزینه را کاهش داد.

۱۲. تفاوت RAG و Fine-tuning چیست؟

RAG اطلاعات مرتبط را هنگام درخواست بازیابی و در اختیار مدل قرار می‌دهد، در حالی که Fine-tuning برای تغییر یا تخصصی‌کردن رفتار مدل از طریق آموزش روی داده‌های مشخص استفاده می‌شود.

۱۳. Embedding چیست؟

تبدیل داده‌هایی مانند متن به یک نمایش عددی است که می‌توان از آن برای مقایسه شباهت معنایی و جستجوی معنایی استفاده کرد.

۱۴. چه زمانی به Vector Database نیاز داریم؟

زمانی که معماری پروژه به ذخیره و بازیابی Embeddingها و جستجوی معنایی نیاز داشته باشد؛ برای مثال در بسیاری از معماری‌های RAG.

۱۵. آیا برای اتصال LLM به پروژه به LangChain نیاز داریم؟

خیر. برای اتصال ساده معمولاً SDK یا HTTP Client کافی است. Frameworkهایی مانند LangChain زمانی می‌توانند مفید باشند که معماری پروژه پیچیده‌تر شود.

۱۶. چگونه بین چند Provider جابه‌جا شویم؟

می‌توان یک Interface داخلی و Adapter جداگانه برای هر Provider طراحی کرد تا منطق اصلی برنامه به یک سرویس خاص وابسته نباشد.

۱۷. Self-hosting بهتر است یا API ابری؟

به نیاز پروژه بستگی دارد. API ابری معمولاً راه‌اندازی و نگهداری ساده‌تری دارد، در حالی که Self-hosted کنترل بیشتری روی زیرساخت ایجاد می‌کند اما مسئولیت سخت‌افزار، نگهداری و امنیت نیز بیشتر می‌شود.

۱۸. چگونه از اطلاعات کاربران محافظت کنیم؟

با ارسال حداقل داده لازم، حذف اطلاعات حساس غیرضروری، استفاده از HTTPS، مدیریت امن Secretها، محدودسازی دسترسی و بررسی سیاست داده Provider.