在开发多用户使用的网站或应用时，构建多租户组件至关重要。这将确保每个用户的个性化体验和隐私保护。大型语言模型（LLM）提供商允许你根据每个请求选择使用哪种模型。例如，你可以在需要重要推理任务时使用GPT-4，然后使用GPT-3进行基本的文本操作或完成。

任务规划器是一个很好的方法，它可以获取用户的请求/目标，并使用模型将其分解为子任务。这将是一个持续的过程，随着用户完成目标，LLM可以用来扩展当前的任务和子任务，或者剪除不再需要的任务。

我们应该使用向量嵌入和向量数据库，而不是使用预训练的LLM知识。这将确保响应与你的应用和用例相关。通过使用语义搜索和处理上下文数据，你可以为每个提示语义地检索你的上下文数据的子集，从而提高效率，性能和降低成本。

记忆向量存储类似于上下文数据存储，但它是由应用程序以前使用过程中生成的LLM提示和响应对填充的。这里的目标是允许LLM参考以前的交互，以便将其个性化到用户并引导其正确的方向。

提示管理器可以接受一些属性并以正确的结构构建提示。响应管理器类似于提示管理器，但它将验证和验证响应。如果响应管理器不批准响应，那么它可以生成一个新的提示，附带拒绝的原因，并将其提交给LLM以获取新的响应。

通过设计正确的架构，利用具有不同能力的LLM池，并将它们固定到你的数据和上下文，你可以快速构建强大的应用程序。这些应用程序可能会克服LLM的限制，如响应时间，高成本，幻觉，并为你的用户提供可靠性。