LLM-सश्रित एप्लिकेशन पारंपरिक सॉफ्टवेयर से भिन्न हैं क्योंकि वे बड़े भाषा मॉडल के प्रतिक्रियाओं को अपने कार्यप्रवाह में एकीकृत करते हैं, जैसे चैटबॉट जो प्रश्नों के जवाब देते हैं या दस्तावेज़ प्रोसेसर जो डेटा निकालते हैं। जबकि अनुरोध प्रवाह सरल दिखता है — उपयोगकर्ता अनुरोध, LLM को प्रॉम्प्ट, प्रतिक्रिया प्रोसेसिंग — लेकिन एकाधिक विफलता बिंदु मौजूद हैं। नेटवर्क समस्याएँ, प्रदाता द्वारा अस्वीकृति, अमान्य JSON आउटपुट, hallucinations और latency सभी ऑपरेशन को बाधित कर सकते हैं।

त्रुटि प्रबंधन में यह तय करना शामिल है कि विफलता के समय उपयुक्त कार्रवाई करनी चाहिए: अनुरोधों को दोहराना, व्याख्यात्मक संदेश दिखाना, बैकअप मॉडल का उपयोग करना या जांच के लिए लॉग करना। resiliency का अर्थ है कि एप्लिकेशन आंशिक विफलताओं के बावजूद कार्यक्षमता जारी रखता है, जिसे graceful degradation के रूप में जाना जाता है। उदाहरण के लिए, एक यात्रा सहायक प्राथमिक LLM के विफल होने पर एक छोटे बैकअप मॉडल पर स्विच कर सकता है, फिर pre-generated destination guides पर वापस आ सकता है।

production systems को सही ढंग से प्रतिक्रिया देने के लिए विफलता प्रकारों को classify करना चाहिए। key strategies में exponential backoff के साथ 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 शामिल हैं। ये तकनीकें controlled failure modes सुनिश्चित करती हैं बजाय application crashes।