Natuurlijk! Hier zijn aanbevelingen en best practices om je LangChain-agent te optimaliseren voor 100 gebruikersverzoeken per minuut met een reactietijd onder de 100ms, inclusief codevoorbeelden en configuraties. --- ### 1. Efficiënte ketenconfiguraties - **Gebruik asynchrone ketens**: Asynchrone operaties verminderen latency. - **Minimaliseer ketencomplexiteit**: Vermijd onnodige stappen en combineer waar mogelijk. - **Preload modellen**: Laad modellen één keer bij startup, niet bij elk verzoek. ```python from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.schema import BaseMessage import asyncio # Initializeer model één keer model = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0) async def handle_request(messages: list[BaseMessage]) -> str: response = await model.agenerate([messages]) return response.generations[0][0].text ``` --- ### 2. Cachingstrategieën - **Response caching**: Cache vergelijkbare vragen en antwoorden. - **Modelcache**: Cache gegenereerde outputs voor veelvoorkomende queries. - **Gebruik een snelle cache zoals Redis**. ```python import redis import json cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def get_cached_response(prompt: str): cached = cache.get(prompt) if cached: return json.loads(cached) return None def set_cache(prompt: str, response: str): cache.set(prompt, json.dumps(response), ex=300) # cache TTL 5 minuten async def handle_request_with_cache(prompt: str): cached_response = get_cached_response(prompt) if cached_response: return cached_response response = await model.agenerate([prompt]) set_cache(prompt, response.generations[0][0].text) return response.generations[0][0].text ``` --- ### 3. Resourcebeheer - **Gebruik GPU-acceleratie**: Zorg dat je model draait op GPU voor snelle inferentie. - **Horizontal scaling**: Zet meerdere instanties op achter load balancer. - **Optimaliseer infrastructuur**: Gebruik snelle netwerkverbindingen en voldoende RAM. --- ### 4. Best practices voor productie - **Load balancing**: Gebruik een load balancer om verzoeken te verdelen. - **Autoscaling**: Configureer autoscaling op basis van CPU/GPU gebruik. - **Failover en redundantie**: Zorg voor back-up systemen. --- ### 5. Monitoring en logging - **Gebruik monitoringtools zoals Prometheus en Grafana**. - **Log de latencies en fouten**. - **Automatiseer alerts bij overschrijding reactietijd of foutpercentage**. ```python import time import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) async def handle_request_with_monitoring(prompt: str): start_time = time.time() try: response = await handle_request_with_cache(prompt) latency = time.time() - start_time if latency > 0.1: logging.warning(f"High latency detected: {latency:.3f}s voor prompt: {prompt}") return response except Exception as e: logging.error(f"Fout bij verwerking van prompt: {prompt} - {e}") raise ``` --- ### 6. Samenvatting - **Asynchrone, minimalistische ketens**. - **Gebruik caching (Redis) voor veelvoorkomende queries**. - **Optimaliseer infrastructuur (GPU, load balancer, autoscaling)**. - **Implementeer monitoring en logging**. - **Test regelmatig de latency en schaal indien nodig**. --- Indien je meer specifieke codevoorbeelden of configuraties voor jouw omgeving nodig hebt, laat het gerust weten!

Hier zijn gedetailleerde aanbevelingen voor het optimaliseren van uw LangChain-agent: ## 1. Efficiënte Ketenconfiguraties ```python from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.cache import InMemoryCache import langchain # Cache inschakelen langchain.llm_cache = InMemoryCache() # Optimalisatie van de keten llm = OpenAI( temperature=0.1, # Lagere temperature voor voorspelbaardere output max_tokens=150, # Beperk token-gebruik request_timeout=10, # Timeout instellen batch_size=20, # Batch-verwerking voor efficiëntie ) prompt_template = PromptTemplate( input_variables=["input"], template="Beantwoord beknopt: {input}" ) chain = LLMChain( llm=llm, prompt=prompt_template, verbose=False # Uitschakelen voor productie ) ``` ## 2. Geavanceerde Cachingstrategieën ```python from redis import Redis from langchain.cache import RedisCache import redis # Redis cache voor distributie redis_client = redis.Redis( host='localhost', port=6379, db=0, decode_responses=True ) langchain.llm_cache = RedisCache(redis_client) # Of gebruik SQLite voor persistentie from langchain.cache import SQLiteCache langchain.llm_cache = SQLiteCache(database_path=".langchain.db") ``` ## 3. Resourcebeheer en Schaalbaarheid ```python from langchain.llms import OpenAI from langchain.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler import asyncio from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # Configureer LLM met rate limiting llm = OpenAI( max_retries=2, cache=True, streaming=False, # Uitschakelen voor lage latentie model_name="gpt-3.5-turbo", # Snellere modelvariant ) # Async verwerking voor schaalbaarheid async def process_requests_async(requests): with ThreadPoolExecutor(max_workers=50) as executor: loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [ loop.run_in_executor( executor, chain.run, request ) for request in requests ] return await asyncio.gather(*tasks) ``` ## 4. Monitoring en Logging Configuratie ```python from prometheus_client import Counter, Histogram import time import logging # Metrics definiëren REQUEST_COUNT = Counter('langchain_requests_total', 'Total requests') REQUEST_LATENCY = Histogram('langchain_request_latency_seconds', 'Request latency') ERROR_COUNT = Counter('langchain_errors_total', 'Total errors') # Gedetailleerde logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) def monitored_chain_run(input_text): start_time = time.time() REQUEST_COUNT.inc() try: result = chain.run(input_text) latency = time.time() - start_time REQUEST_LATENCY.observe(latency) if latency > 0.1: # 100ms threshold logger.warning(f"Slow request: {latency:.3f}s") return result except Exception as e: ERROR_COUNT.inc() logger.error(f"Request failed: {str(e)}") raise ``` ## 5. Docker Configuratie voor Schaalbaarheid ```dockerfile # Dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . # Gunicorn configuratie CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-k", "uvicorn.workers.UvicornWorker", "--timeout", "30", "--bind", "0.0.0.0:8000", "app:app"] ``` ## 6. Load Balancing Configuratie ```yaml # nginx.conf upstream langchain_app { server app1:8000; server app2:8000; server app3:8000; } server { listen 80; location / { proxy_pass http://langchain_app; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_read_timeout 30s; # Rate limiting limit_req zone=one burst=20; } } ``` ## 7. Environment Configuratie ```python # config.py import os class Config: LLM_MAX_TOKENS = int(os.getenv('LLM_MAX_TOKENS', 150)) LLM_TEMPERATURE = float(os.getenv('LLM_TEMPERATURE', 0.1)) MAX_WORKERS = int(os.getenv('MAX_WORKERS', 50)) REDIS_URL = os.getenv('REDIS_URL', 'redis://localhost:6379/0') TIMEOUT = float(os.getenv('REQUEST_TIMEOUT', 10.0)) ``` ## Best Practices voor Productie: 1. **Health Checks Implementeren**: ```python from fastapi import FastAPI, Response app = FastAPI() @app.get("/health") async def health_check(): return {"status": "healthy", "timestamp": time.time()} ``` 2. **Rate Limiting**: ```python from slowapi import Limiter from slowapi.util import get_remote_address limiter = Limiter(key_func=get_remote_address) app.state.limiter = limiter @app.post("/process") @limiter.limit("100/minute") async def process_request(request: Request): # Verwerk request ``` 3. **Autoscaling Configuratie**: ```yaml # Kubernetes HPA apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: langchain-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: langchain-app minReplicas: 3 maxReplicas: 20 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 ``` 4. **Monitoring Stack**: - Prometheus voor metrics - Grafana voor visualisatie - ELK Stack voor logging - Sentry voor error tracking Deze configuratie moet u in staat stellen consistent te presteren onder 100ms response times bij 100 requests per minuut, met goede schaalbaarheid en betrouwbaarheid.