Het LLM behandelen als externe afhankelijkheid
Een LLM-aanroep moet worden ingekapseld zoals elke externe dienst: timeout, foutafhandeling, volumebeheer en fallbackgedrag.
De bedrijfslogica mag niet afhangen van vrije tekst die niet te valideren is. Gestructureerde output verkleint het foutoppervlak aanzienlijk.
De AI-service moet achter een duidelijke interface blijven, zodat de rest van de backend niet rechtstreeks aan de SDK van één leverancier vastzit.
Output valideren vóór gebruik
Ook als een model JSON teruggeeft, moet de backend die output als onbetrouwbaar beschouwen tot hij is gevalideerd.
Schema’s, constraints, enums, maximale lengtes en verplichte velden moeten precies zo worden gecontroleerd als bij elke externe aanvraag.
Ongeldige output moet leiden tot een gecontroleerde nieuwe poging, een fallback of menselijke validatie, nooit tot stille opslag.
Verzonden data tot een minimum beperken
De backendlaag moet alleen de informatie selecteren die voor de use case nodig is en gevoelige data waar mogelijk maskeren.
Deze aanpak verlaagt tegelijk het beveiligingsrisico, de kosten van aanroepen en de complexiteit van governance.
Interne identificatoren, tokens, secrets en velden die niets met de taak te maken hebben, horen standaard nooit in prompts.
Timeouts, nieuwe pogingen en circuit breakers beheren
Een AI-leverancier kan trager worden, verzoeken beperken of tijdelijk onbereikbaar zijn. De backend moet korte timeouts en begrensde strategieën voor nieuwe pogingen gebruiken.
Een circuit breaker voorkomt dat threads of verzoeken zich opstapelen wanneer een externe dienst al faalt.
Niet-interactieve verwerking kan naar een wachtrij of een asynchrone worker worden verplaatst om de responstijden van de belangrijkste API’s te beschermen.
Kosten, latentie en kwaliteit meten
Elke belangrijke AI-aanroep moet metrics opleveren: model, duur, geschat aantal tokens, status en type taak.
Deze metrics helpen kostenafwijkingen, prestatieverlies en onverwacht gebruik op te sporen.
Ook de kwaliteit moet worden bewaakt met representatieve testgevallen in plaats van met losse indrukken.
