Trattare l’LLM come una dipendenza esterna
Una chiamata a un LLM va incapsulata come qualsiasi servizio esterno: timeout, gestione degli errori, controllo dei volumi e comportamento di fallback.
La logica di business non deve dipendere da un testo libero impossibile da validare. Gli output strutturati riducono notevolmente la superficie di errore.
Il servizio di IA deve restare dietro un’interfaccia chiara, così che il resto del backend non sia accoppiato direttamente all’SDK di un fornitore.
Validare gli output prima di usarli
Anche quando un modello restituisce JSON, il backend deve considerare quell’output non affidabile finché non è stato validato.
Schemi, vincoli, enumerazioni, lunghezze massime e campi obbligatori vanno verificati esattamente come per qualsiasi richiesta esterna.
Un output non valido deve attivare un nuovo tentativo controllato, un fallback o una validazione umana, mai un salvataggio silenzioso.
Ridurre al minimo i dati trasmessi
Il livello backend deve selezionare solo le informazioni necessarie al caso d’uso e mascherare i dati sensibili ogni volta che è possibile.
Questo approccio riduce allo stesso tempo il rischio di sicurezza, il costo delle chiamate e la complessità della governance.
Identificativi interni, token, segreti e campi estranei al compito non dovrebbero mai finire nei prompt per impostazione predefinita.
Gestire timeout, nuovi tentativi e circuit breaker
Un fornitore di IA può rallentare, limitare le richieste o diventare temporaneamente indisponibile. Il backend deve usare timeout brevi e strategie di nuovo tentativo limitate.
Un circuit breaker evita che thread o richieste si accumulino quando un servizio esterno è già in difficoltà.
Le elaborazioni non interattive possono essere spostate su una coda o su un worker asincrono per proteggere i tempi di risposta delle API principali.
Misurare costi, latenza e qualità
Ogni chiamata importante all’IA deve produrre metriche: modello, durata, numero approssimativo di token, stato e tipo di attività.
Queste metriche aiutano a individuare derive dei costi, regressioni delle prestazioni e utilizzi imprevisti.
Anche la qualità va monitorata con casi di test rappresentativi e non con impressioni occasionali.
