Inteligentny routing pytań dla chatbota, czyli jak obniżyliśmy koszty API AI o 95%

Twój chatbot AI działa idealnie — wyszukuje odpowiednie dokumenty, ocenia ich jakość i generuje trafne odpowiedzi. Jednak miesięczny rachunek OpenAI wynosi 3000 USD, a analiza logów ujawnia niepokojącą tendencję: 30% zapytań to proste pytania, takie jak „Czym jesteś?” lub „Witaj”, które uruchamiają cały kosztowny proces RAG. Każde „Cześć” kosztuje 0,05 USD i zajmuje 25 sekund, aby przetworzyć pełne wyszukiwanie wektorowe, ocenę dokumentu i generację LLM dla powitania.

Jest to ukryta strata w naiwnych implementacjach chatbotów: każde zapytanie przebiega tą samą ścieżką, niezależnie od złożoności. Użytkownik pytający „Jak działa Twój system?” uruchamia ten sam proces wyszukiwania i oceny dokumentów, co osoba pytająca „Wyjaśnij wymagania zgodności z RODO dotyczące przetwarzania danych API we wdrożeniach wieloregionalnych”. Pierwsze zapytanie wymaga prostej, wcześniej napisanej odpowiedzi, drugie – pełnych możliwości RAG.

W tym artykule pokażę, jak wdrożyć inteligentne kierowanie pytań, wyjaśnię logikę klasyfikacji, podzielę się wskaźnikami produkcyjnymi i przykładami kodu oraz pomogę osiągnąć podobne oszczędności bez utraty funkcjonalności.

W tym artykule:

• Dlaczego chatboty bez inteligentnego routingu generują niepotrzebne koszty?
• Jak działa trójpoziomowa strategia klasyfikacji pytań?
• Jak wdrożyć inteligentny routing z uporządkowanymi wynikami i LangGraph?
• Jakie wyniki na produkcji może zapewnić inteligentny routing? Redukcja kosztów nawet o 85%
• Kiedy inteligentny routing ma sens (a kiedy nie)
• Jak rozpocząć korzystanie z inteligentnego routingu w swoim chatbocie?
• Inteligentne kierowanie pytań do chatbota – podsumowanie
• Chcesz wdrożyć inteligentny routing w swoim systemie RAG?

Dlaczego chatboty bez inteligentnego routingu generują niepotrzebne koszty?

Większość chatbotów RAG traktuje wszystkie wiadomości użytkowników identycznie. Niezależnie od tego, czy ktoś wpisze „Cześć”, czy zada złożone pytanie techniczne, system wykonuje pełną procedurę: osadza zapytanie, przeszukuje bazę danych wektorów, ocenia dokumenty, przygotowuje kontekst i generuje odpowiedź. Takie jednolite podejście jest proste do wdrożenia, ale nieefektywne w produkcji.

Jak różnią się koszty przetwarzania RAG w zależności od typu zapytania?

Przeanalizujmy, co faktycznie dzieje się w przypadku różnych typów zapytań w przypadku prostego wdrożenia i porównajmy to z podejściem opartym na routingu.

Ogólne zapytanie bez inteligentnego routingu: „Co możesz zrobić?” 

1. Osadzenie zapytania: 50 tokenów → 0,000025 USD 

2. Wyszukiwanie wektorowe: zapytanie do bazy danych → czas przetwarzania + infrastruktura 

3. Pobieranie dokumentów: 20 potencjalnych fragmentów → pobrane, ale bezużyteczne 

4. Ocena dokumentów: 20 wywołań LLM × 250 tokenów → 0,012500 USD 

5. Generowanie odpowiedzi: 15 000 tokenów → 0,039550 USD

• Całkowity koszt: 0,052075 USD za ogólne zapytanie
• Czas: 25–30 sekund
• Wartość: zero – wystarczyłaby prosta, wcześniej napisana odpowiedź

Ogólne zapytanie z inteligentnym routingiem: „Co możesz zrobić?” 

1. Klasyfikacja: 150 tokenów → 0,000375 USD 

2. Bezpośrednie generowanie: 766 tokenów → 0,001900 USD

• Całkowity koszt: 0,00247 USD za przekierowane zapytanie
• Czas: 2–3 sekundy
• Wartość: identyczna jakość odpowiedzi, 95% redukcja kosztów

Jaki wpływ ma inteligentny routing na skalę oszczędności?

W przypadku chatbota o umiarkowanym natężeniu ruchu, obsługującego 10 000 zapytań miesięcznie, z których 10% ma charakter ogólny:

Bez routingu: 

• 1000 zapytań ogólnych × 0,052075 USD = 52,08 USD/miesiąc zmarnowanych środków.
• 1000 zapytań × 25 sekund = 6,9 godziny łącznego czasu oczekiwania użytkowników.
• Niepotrzebne obciążenie wektorowej bazy danych i infrastruktury.
• Wyższe zużycie limitu szybkości.

Z inteligentnym routingiem: 

• 1000 zapytań ogólnych × 0,00247 USD = 2,47 USD miesięcznie.
• Oszczędności: 49,61 USD/miesiąc tylko na zapytaniach ogólnych.
• 1000 zapytań × 2 sekundy = 33 minuty całkowitego czasu oczekiwania.
• Zmniejszone obciążenie infrastruktury.
• O 95% mniej wywołań API LLM dla tych zapytań.

W przypadku wdrożeń o większej skali oszczędności sięgają tysięcy dolarów, co uzasadnia dodatkowe nakłady na rozwój i utrzymanie.

Przykład projektu, w którym wdrożyliśmy inteligentny routing w celu optymalizacji obsługi zapytań i zmniejszenia kosztów przetwarzania RAG

Przeczytaj pełne case study dotyczące chatbota AI tutaj →

Jak działa trójpoziomowa strategia klasyfikacji pytań?

W naszym wdrożeniu produkcyjnym stosujemy trójpoziomowy system klasyfikacji, w którym każdy poziom obsługuje różne wzorce zapytań o różnych wymaganiach przetwarzania.

Poziom 1: Pytania ogólne

Są to podstawowe zapytania dotyczące samego chatbota: „Co to jest?”, „Jak działasz?”, „Kto cię stworzył?”. Każdy użytkownik zadaje te pytania, gdy po raz pierwszy spotyka się z chatbotem.

Cechy charakterystyczne: 

• Dotyczą samego systemu chatbota, a nie zawartości bazy wiedzy.
• Bardzo powtarzalne wśród wszystkich użytkowników.
• Odpowiedzi nie wymagają wyszukiwania dokumentów.
• Najlepiej sprawdzają się w przypadku wcześniej przygotowanych odpowiedzi.

Przykłady z produkcji: 

• „Witaj”
• „Kim jesteś?”
• „Czym jesteś?”
• „Jak funkcjonujesz?”
• „W czym możesz mi pomóc?”

Decyzja dotycząca przekierowania: 

• Pomiń całkowicie RAG → bezpośrednie generowanie odpowiedzi.

Poziom 2: Rozmowa/wymiana uprzejmości

Są to pogawędki, wyrazy wdzięczności i uprzejmości towarzyskie, które nie wymagają dostępu do bazy wiedzy.

Cechy charakterystyczne: 

• Konwencje społeczne i uprzejmość.
• Chatbot nie szuka informacji.
• Powinny być potwierdzane, ale krótkie.
• Nie jest potrzebny kontekst dokumentu.

Przykłady z produkcji: 

• „Dziękuję” / „Thank you” / „Danke”
• „To było pomocne”
• „Miłego dnia”
• „Jak się masz?”

Decyzja o przekierowaniu: 

• Pomiń RAG → proste potwierdzenie.

Poziom 3: Zapytania dotyczące wyszukiwania dokumentów

Pytania wymagające przeszukania bazy wiedzy i uzyskania konkretnych informacji.

Cechy charakterystyczne: 

• Zamiar poszukiwania informacji.
• Odnoszą się do konkretnych tematów, pojęć lub procedur.
• Korzystanie z kontekstu dokumentu i przypisania źródła.
• Wymagają pełnego procesu RAG.

Przykłady z produkcji: 

• „Jak wygląda proces zapewnienia zgodności z RODO?”
• „Opowiedz mi o architekturze zero-trust”.
• „Jak skonfigurować uwierzytelnianie API?”
• „Jakie są najlepsze praktyki w zakresie szyfrowania danych?”

Decyzja dotycząca routingu: 

• Wykonaj pełny proces RAG → pobierz, oceń, wygeneruj.
   

Przeczytaj również: 40% wzrost dokładności chatbotów RAG dzięki ocenie dokumentów →
 

Jak wdrożyć inteligentny routing z uporządkowanymi wynikami i LangGraph?

Przyjrzyjmy się, jak wdrożyć inteligentny routing przy użyciu GPT-4 do klasyfikacji i LangGraph do koordynacji przepływu pracy.

Krok 1: Zdefiniuj typy pytań za pomocą ustrukturyzowanych wyników

Korzystamy z funkcji ustrukturyzowanych wyników OpenAI, aby zapewnić spójne, możliwe do analizy wyniki klasyfikacji:

from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

class QuestionType(BaseModel):
    """Structured output for question classification"""
    category: str = Field(
        description="Question category: 'generic', 'conversational', or 'document_search'"
    )
    confidence: float = Field(
        description="Confidence score between 0.0 and 1.0"
    )
    reasoning: str = Field(
        description="Brief explanation of classification decision"
    )

# Initialize LLM with structured output
classifier_llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o",
    temperature=0,  # Deterministic classification
).with_structured_output(QuestionType)

Krok 2: Utwórz prompt klasyfikacyjny

Prompt klasyfikacyjny uczy model LLM rozpoznawania różnych typów pytań:

classification_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """You are an expert question classifier for a knowledge base chatbot.

Classify each question into one of three categories:

1. GENERIC: Questions about the chatbot itself
   - Examples: "What are you?", "How do you work?", "Who built you?"
   - These don't require searching documents

2. CONVERSATIONAL: Social pleasantries and gratitude
   - Examples: "Thank you", "Hello", "Have a nice day"
   - These are acknowledgments, not information requests

3. DOCUMENT_SEARCH: Information-seeking questions
   - Examples: "What is X?", "How do I configure Y?", "Tell me about Z"
   - These require searching the knowledge base

Consider:
- Intent: Is the user seeking information or just conversing?
- Context: Does answering require knowledge base access?
- Specificity: Generic questions about the system vs. specific content questions

Provide:
- category: The classification
- confidence: Your confidence (0.0 to 1.0)
- reasoning: Brief explanation

If confidence is low (<0.7), default to 'document_search' to ensure users get helpful answers.
"""),
    ("human", "Classify this question: {question}")
])

Krok 3: Zaimplementuj funkcję klasyfikatora

Oto przykład:

def classify_question(state: dict) -> dict:
    """
    Classify user question to determine routing path.

    Args:
        state: Dict containing 'question' key

    Returns:
        Updated state with 'question_type', 'confidence', 'reasoning'
    """
    question = state["question"]

    # Get classification from LLM
    chain = classification_prompt | classifier_llm
    result = chain.invoke({"question": question})

    # Low confidence? Default to document_search for safety
    if result.confidence < 0.7:
        result.category = "document_search"
        result.reasoning += " (Low confidence - defaulting to document search)"

    # Update state
    return {
        **state,
        "question_type": result.category,
        "confidence": result.confidence,
        "classification_reasoning": result.reasoning
    }

Krok 4: Stwórz inteligentny przepływ pracy LangGraph

LangGraph koordynuje warunkowy przepływ pracy w oparciu o klasyfikację:

from langgraph.graph import StateGraph, END

# Define workflow state
class ChatbotState(TypedDict):
    question: str
    question_type: str
    confidence: float
    classification_reasoning: str
    retrieved_docs: List[Document]
    answer: str

# Build workflow
workflow = StateGraph(ChatbotState)

# Add nodes
workflow.add_node("classify_question", classify_question)
workflow.add_node("handle_generic", generate_generic_response)
workflow.add_node("handle_conversational", generate_conversational_response)
workflow.add_node("document_search", execute_full_rag_pipeline)

# Define routing logic
def route_question(state: dict) -> str:
    """
    Route to appropriate handler based on classification.
    """
    question_type = state["question_type"]

    routing_map = {
        "generic": "handle_generic",
        "conversational": "handle_conversational",
        "document_search": "document_search"
    }

    return routing_map.get(question_type, "document_search")

# Set entry point and routing
workflow.set_entry_point("classify_question")
workflow.add_conditional_edges(
    "classify_question",
    route_question,
    {
        "handle_generic": "handle_generic",
        "handle_conversational": "handle_conversational",
        "document_search": "document_search"
    }
)

# All paths end after their handler
workflow.add_edge("handle_generic", END)
workflow.add_edge("handle_conversational", END)
workflow.add_edge("document_search", END)

# Compile workflow
app = workflow.compile()

Krok 5: Wdróż procedury obsługi odpowiedzi

Każda trasa ma dedykowany moduł obsługi zoptymalizowany dla danego typu zapytania:

def generate_generic_response(state: dict) -> dict:
    """
    Generate response for generic questions about the chatbot.
    No document retrieval needed.
    """
    question = state["question"]

    # Simple system prompt for generic questions
    generic_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", """You are a helpful AI assistant for a knowledge base.
Briefly explain what you do and how you can help users.
Keep responses concise (2-3 sentences)."""),
        ("human", "{question}")
    ])

    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.3)
    chain = generic_prompt | llm
    response = chain.invoke({"question": question})

    return {
        **state,
        "answer": response.content,
        "retrieved_docs": []  # No docs retrieved
    }


def generate_conversational_response(state: dict) -> dict:
    """
    Handle conversational/gratitude messages.
    Very lightweight - just acknowledge politely.
    """
    question = state["question"]

    # Ultra-lightweight responses
    conversational_responses = {
        "thank": "You're welcome! Happy to help.",
        "danke": "Gern geschehen!",
        "hello": "Hello! How can I help you today?",
        "hi": "Hi there! What can I assist you with?",
    }

    # Simple keyword matching for common phrases
    question_lower = question.lower()
    for keyword, response in conversational_responses.items():
        if keyword in question_lower:
            return {
                **state,
                "answer": response,
                "retrieved_docs": []
            }

    # Default conversational response
    return {
        **state,
        "answer": "Thank you! Is there anything else I can help you with?",
        "retrieved_docs": []
    }


def execute_full_rag_pipeline(state: dict) -> dict:
    """
    Execute complete RAG pipeline for document search queries.
    This is the expensive path with retrieval and grading.
    """
    question = state["question"]

    # Full RAG implementation (simplified for clarity)
    # 1. Generate optimized search phrase
    search_phrase = generate_search_phrase(question)

    # 2. Retrieve candidate documents (~20)
    candidates = vector_store.similarity_search(
        search_phrase,
        k=20,
        search_type="mmr"
    )

    # 3. Grade documents for relevance
    graded_docs = grade_documents(question, candidates)

    # 4. Select top documents (12)
    relevant_docs = graded_docs[:12]

    # 5. Generate answer with context
    answer = generate_answer(question, relevant_docs)

    return {
        **state,
        "answer": answer,
        "retrieved_docs": relevant_docs
    }

Przeczytaj również: Porównanie stosów RAG — LangChain vs. LangGraph vs. Raw Openai →
 

Jakie wyniki na produkcji może zapewnić inteligentny routing? Redukcja kosztów nawet o 85%

Wdrożenie produkcyjne wykazało znaczną poprawę kosztów i wydajności dzięki inteligentnemu routingowi.

Jak zmieniają się koszty przed i po wprowadzeniu routingu?

Zapytanie ogólne (10% ruchu): 

• Przed routingiem: 0,052075 USD za zapytanie.
• Po wprowadzeniu routingu: 0,00247 USD za zapytanie.
• Oszczędności: 0,04941 USD za zapytanie (redukcja o 95%).
• Wykorzystanie tokenów: 19 045 tokenów → 766 tokenów (redukcja o 96%).

Zapytania dotyczące wyszukiwania dokumentów (90% ruchu): 

• Koszt: 0,052075 USD za zapytanie (bez zmian — wymagają pełnego RAG).
• Brak zastosowanej optymalizacji: te zapytania korzystają z pełnego potoku.

O ile inteligentne przekierowywanie poprawia czas odpowiedzi?

Skrócenie czasu odpowiedzi dla przekierowanych zapytań: 

• Pytania ogólne: 25 sekund → 2–3 sekundy (o 88% szybciej).
• Konwersacyjne: 25 sekund → <1 sekunda (96% szybciej).
• Wyszukiwanie dokumentów: bez zmian (nadal wymaga pełnego przetwarzania).

Korzyści infrastrukturalne: 

• 10% redukcja zapytań do bazy danych wektorowej.
• 10% redukcja obciążenia Elasticsearch.
• Lepszy margines limitu szybkości dzięki API OpenAI.
• Niższe ogólne koszty infrastruktury.

Jak dokładny jest klasyfikator pytań w rzeczywistych warunkach?

Na podstawie monitorowania 1000 sklasyfikowanych zapytań:

• Wskaźnik prawdziwych wyników pozytywnych: 94% (prawidłowo zidentyfikowane typy zapytań).
• Wskaźnik wyników fałszywie pozytywnych: 6% (błędnie sklasyfikowane zapytania).
• Próg pewności: zastosowany w 8% przypadków.
• Skargi użytkowników: 0 (brak zgłoszeń dotyczących nieprawidłowego kierowania).

Obsługiwane przypadki skrajne: 

• Niejasne pytania domyślnie kierowane są do document_search (pewność <0,7).
• Zapytania mieszane („Dziękuję, czy możesz mi powiedzieć coś o X?”) są kierowane do document_search.
• Zapytania wielojęzyczne są poprawnie klasyfikowane według intencji.
   

Przeczytaj również: Inteligentne techniki buforowania dla szybszych odpowiedzi chatbota AI →
 

Kiedy inteligentny routing ma sens (a kiedy nie)

Inteligentne przekierowywanie pytań nie jest zawsze korzystne. Zrozumienie, kiedy jest ono pomocne, a kiedy powoduje niepotrzebną złożoność, pozwala odpowiednio rozplanować wysiłki.

Idealne przypadki zastosowania inteligentnego routingu

Inteligentny routing nie jest konieczny w przypadku każdego chatbota, ale w niektórych środowiskach zapewnia znaczne i wymierne korzyści. Poniżej przedstawiono scenariusze, w których ta optymalizacja przynosi największy zwrot z inwestycji.

Chatboty o dużej liczbie zapytań (ponad 1000 zapytań miesięcznie) 

Im więcej zapytań obsługujesz, tym więcej powtarzających się wzorców się pojawia. Przy znacznym natężeniu ruchu nawet niewielkie oszczędności procentowe przekładają się na znaczące obniżenie kosztów. Chatbot odpowiadający na 100 zapytań dziennie będzie miał inne wyniki ekonomiczne niż ten, który obsługuje 10 000 zapytań.

Różnorodne typy zapytań 

Jeśli użytkownicy zadają zarówno proste pytania („Co to jest?”), jak i złożone prośby o informacje, routing zapewnia wyraźną wartość. Chatboty oparte na bazie wiedzy, boty obsługi klienta i asystenci edukacyjni zazwyczaj wykazują ten wzorzec.

Wdrożenia wrażliwe na koszty 

Gdy koszty API stanowią istotny problem budżetowy, routing prowadzi do natychmiastowych oszczędności. Start-upy, organizacje non-profit i organizacje o ograniczonym budżecie odnoszą największe korzyści z optymalizacji, która zmniejsza wydatki bez utraty jakości.

Przewidywalne wzorce rozmów 

Jeśli analiza wykazuje, że 10–30% zapytań należy do kategorii ogólnych lub konwersacyjnych, routing zapewni wymierne oszczędności. Przejrzyj swoje logi — w sytuacji, gdy zauważysz powtarzające się proste pytania, routing ma sens.

Kiedy należy unikać lub opóźniać inteligentny routing

Inteligentny routing nie zawsze jest korzystny. W niektórych sytuacjach jego zalety są minimalne lub dodatkowa złożoność przeważa nad zaletami. Oto przypadki, w których wdrożenie tego rozwiązania może nie być właściwym posunięciem.

Wdrożenia o małej skali (mniej niż 100 zapytań miesięcznie)

Jeśli obsługujesz mniej niż 100 zapytań miesięcznie, optymalizacja routingu prawdopodobnie nie uzasadnia wysiłku związanego z wdrożeniem. Bezwzględne oszczędności będą zbyt małe, aby miały znaczenie (5–10 USD miesięcznie), a Twój czas lepiej poświęcić na inne ulepszenia.

Jednolita złożoność zapytań 

W przypadku gdy zasadniczo wszystkie zapytania potrzebują wyszukiwania dokumentów (boty dokumentacji technicznej, asystenci badawczy), routing zwiększa złożoność bez żadnych korzyści. Gdy ponad 95% zapytań wymaga pełnego RAG, po prostu wykonaj pełny proces dla wszystkich.

Wczesny etap rozwoju 

Przed optymalizacją należy najpierw uruchomić podstawowy RAG. Wdrożyć proste funkcje wyszukiwania, klasyfikacji i generowania. Sprawdzić, czy koncepcja działa. Dodaj routing dopiero po uzyskaniu danych dotyczących ruchu produkcyjnego wskazujących, gdzie optymalizacja byłaby pomocna.

Wysoce wyspecjalizowane dziedziny 

Chatboty z wąskiej dziedziny, w ramach których użytkownicy zadają wyłącznie pytania techniczne, mogą nie odnieść korzyści. Asystent naukowy zajmujący się biologią molekularną lub analityk dokumentów prawnych prawdopodobnie nie będzie często otrzymywał pytań typu „Cześć” lub „Kim jesteś?” – użytkownicy dokładnie wiedzą, o co pytają.
 

Przeczytaj również: Metody synchronizacji danych w czasie rzeczywistym, które pozwalają aktualizować wiedzę chatbota RAG →
 

Jak rozpocząć korzystanie z inteligentnego routingu w swoim chatbocie?

Gotowy do wdrożenia inteligentnego routingu pytań? Oto praktyczny plan działania, który warto zastosować.

Krok 1: Przeanalizuj wzorce zapytań

Przed wdrożeniem routingu zrozum swój ruch z chatbota:

1. Włącz kompleksowe logowanie, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś.
2. Zbierz zapytania z 2–4 tygodni (minimum 500 zapytań).
3. Ręcznie podziel 100–200 zapytań na potencjalne kategorie.
4. Oblicz procenty: ile zapytań ogólnych? Konwersacyjnych? Wyszukiwania dokumentów?
5. Oszacuj oszczędności: % zapytań ogólnych × liczba zapytań × koszt jednego zapytania.

Jeśli zapytania ogólne + konwersacyjne stanowią mniej niż 5% ruchu, routing może nie być wart wdrożenia.

Krok 2: Zacznij od prostej klasyfikacji

Na początku nie należy przesadzać z inżynierią. Zacznij od podstawowej klasyfikacji słów kluczowych:

def simple_classify(question: str) -> str:
    """
    Simple keyword-based classification for MVP.
    """
    question_lower = question.lower()

    # Generic keywords
    generic_keywords = ["what are you", "who are you", "how do you work"]
    if any(kw in question_lower for kw in generic_keywords):
        return "generic"

    # Conversational keywords
    conversational_keywords = ["thank", "thanks", "hello", "hi"]
    if any(kw in question_lower for kw in conversational_keywords):
        return "conversational"

    # Default to document search
    return "document_search"

Wdróż ten prosty klasyfikator, monitoruj dokładność i powtarzaj proces w oparciu o wyniki.

Krok 3: Wdróż klasyfikację opartą na LLM

Gdy proste przekierowywanie okaże się przydatne, przejdź do klasyfikacji LLM:

1. Zdefiniuj model wyjściowy o strukturze (jak pokazano w sekcji dotyczącej wdrażania).
2. Utwórz prompt klasyfikacji z przykładami z Twojej domeny.
3. Dodaj próg pewności (0,7 sprawdza się dobrze jako wartość domyślna).
4. Wdróż logikę awaryjną do document_search w przypadku niskiego poziomu pewności.
5. Rejestruj wszystkie klasyfikacje w celu monitorowania i ulepszania.

Krok 4: Zintegruj z LangGraph

Zbuduj warunkowe przekierowanie przepływu pracy:

1. Dodaj węzeł klasyfikacji jako punkt wejścia przepływu pracy.
2. Utwórz funkcję routingu na podstawie wyniku klasyfikacji.
3. Zaimplementuj oddzielne procedury obsługi dla każdej trasy.
4. Połącz moduły obsługi z końcowym stanem przepływu pracy.
5. Skompiluj i przetestuj przepływ pracy przy użyciu różnych zapytań.

Krok 5: Monitoruj i optymalizuj

Śledź wydajność i udoskonalaj na podstawie rzeczywistych danych.

1. Kluczowe wskaźniki do śledzenia:

• Dokładność klasyfikacji (przykładowa ręczna weryfikacja).
• Koszt zapytania według kategorii.
• Czas odpowiedzi według trasy.
• Wskaźnik wyników fałszywie pozytywnych/negatywnych.
• Zadowolenie użytkowników według typu zapytania.
   

2. Cotygodniowe przeglądy:

• Przegląd zapytań błędnie sklasyfikowanych.
• Identyfikacja nowych wzorców.
• Aktualizacja podpowiedzi klasyfikacji.
• W razie potrzeby dostosowanie progu pewności.
   

3. Miesięczna optymalizacja:

• Przeanalizuj osiągnięte oszczędności kosztów.
• Przejrzyj skrajne przypadki i awarie.
• Zaktualizuj logikę routingu w oparciu o zdobyte doświadczenia.
• Rozważ dodanie nowych kategorii, jeśli pojawią się nowe wzorce.

Inteligentne kierowanie pytań do chatbota – podsumowanie

Inteligentne kierowanie pytań to optymalizacja o wysokim ROI dla chatbotów RAG z mieszanymi typami zapytań. Dzięki klasyfikacji pytań przed przetworzeniem osiągnęliśmy 95% redukcję kosztów i 88% poprawę opóźnień dla zapytań ogólnych bez zmiany jakości odpowiedzi lub doświadczenia użytkownika.

Kluczowym spostrzeżeniem jest uznanie, że nie wszystkie pytania wymagają takiego samego przetwarzania. Proste pytania dotyczące chatbota nie wymagają wyszukiwania dokumentów, oceniania i złożonego zestawiania kontekstu. Przekierowanie tych zapytań do lekkich modułów obsługi pozwala zaoszczędzić pieniądze i skrócić czas odpowiedzi.

W przypadku naszego wdrożenia produkcyjnego, obsługującego ponad 10 000 zapytań miesięcznie, z 10% ruchem ogólnym, routing pozwala zaoszczędzić około 50 USD miesięcznie i eliminuje godziny niepotrzebnego obciążenia infrastruktury. Co ważniejsze, użytkownicy zadający proste pytania otrzymują teraz natychmiastowe odpowiedzi, zamiast czekać 25 sekund na pełne przetwarzanie RAG, którego nie potrzebują.

Wdrożenie jest proste: klasyfikuj za pomocą ustrukturyzowanych wyników LLM, kieruj z użyciem warunkowych krawędzi LangGraph i odpowiednio obsługuj każdy typ. Zacznij od prostego dopasowywania słów kluczowych, w razie potrzeby przejdź do klasyfikacji LLM i zoptymalizuj na podstawie rzeczywistych wzorców ruchu.

Jeśli Twój chatbot obsługuje różne typy zapytań i martwisz się kosztami API lub czasem odpowiedzi, inteligentny routing powinien być jedną z pierwszych optymalizacji. Przejrzyj logi zapytań, oblicz potencjalne oszczędności i wdróż klasyfikację. Połączenie redukcji kosztów i poprawy wydajności sprawia, że jest to jedna z najbardziej znaczących zmian, jakie możesz wprowadzić.

Chcesz wdrożyć inteligentny routing w swoim systemie RAG?

Ten wpis na blogu opiera się na naszym rzeczywistym wdrożeniu chatbota AI obsługującego tysiące użytkowników, w którym inteligentny routing pytań jest jedną z kilku zaimplementowanych optymalizacji. Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na temat pełnej architektury i wyników, zapoznaj się z naszym case study dotyczącym chatbota AI.

Jesteś zainteresowany stworzeniem wysokowydajnego systemu RAG z inteligentnym routingiem i innymi optymalizacjami na poziomie produkcyjnym? Nasz zespół specjalizuje się w tworzeniu opłacalnych aplikacji AI, które zapewniają równowagę między jakością, szybkością i wydajnością operacyjną. Odkryj nasze usługi rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji, aby dowiedzieć się, jak możemy pomóc Ci zaprojektować i wdrożyć odpowiednie rozwiązanie dla Twojego projektu.