LLM-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি ঐতিহ্যবাহী সফ্টওয়্যার থেকে আলাদা, বড় ভাষা মডেলের প্রতিক্রিয়াগুলিকে তাদের কর্মপ্রবাহে একীভূত করে, যেমন চ্যাটবট যারা প্রশ্নের উত্তর দেয় বা নথি প্রক্রিয়াকরকরা যারা ডেটা বের করে। যদিও অনুরোধ প্রবাহ খুব সহজ মনে হয় — ব্যবহারকারীর অনুরোধ, LLM-এর প্রম্পট, প্রতিক্রিয়া প্রক্রিয়াকরণ — তবে একাধিক ব্যর্থতা বিন্দু রয়েছে। নেটওয়ার্ক সমস্যা, প্রদানকারীর প্রত্যাখ্যান, অবৈধ JSON আউটপুট, hallucinations এবং অপেক্ষাকাল আপনার অপারেশনগুলিকে ব্যাহত করতে পারে।

ত্রুটি পরিচালনায় ব্যর্থতা ঘটলে উপযোগী কর্মকাণ্ড সিদ্ধান্ত নেওয়া জড়িত: অনুরোধ পুনরায় চেষ্টা করা, ব্যাখ্যামূলক বার্তা দেখানো, ব্যাকআপ মডেল ব্যবহার করা বা তদনির্দেশে অনুসন্ধানের জন্য লগ করা। resiliency মানে আংশিক ব্যর্থতায় অ্যাপ্লিকেশনটি কাজ চালিয়ে যায়, যাকে graceful degradation বলে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ট্রাভেল অ্যাসিস্ট্যান্ট প্রাথমিক LLM ব্যর্থ হলে একটি ছোট ব্যাকআপ মডেলে স্যুইচ করতে পারে, তারপর pre-generated destination guides এ ফিরে যায়।

production systems অবশ্যই সঠিকভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে failure types কে classify করা উচিত। key strategies এর মধ্যে exponential backoff এর সাথে proper retry logic, timeout and deadline management, circuit breakers to prevent cascade failures, rate limiting and concurrency controls, idempotency for safe tool calls, streaming response handling অন্তর্ভুক্ত। এই কৌশলগুলি controlled failure modes নিশ্চিত করে যে application crashes এর পরিবর্তে।