本文讨论了在使用大型语言模型（LLM）提取结构化数据时处理HTTP 429速率限制错误的策略。文章强调，速率限制会影响调度，而不是提取提示本身。作者建议为交互式和延迟工作实现不同的通道，为后台任务使用持久化队列，并对重试应用服务器指令或有上限的抖动延迟。文章还强调了可观测性对于速率限制作业的重要性，并提出使用状态机方法来管理重试，而不是递归请求。 AI
影响 为构建LLM驱动的数据提取系统的开发人员提供了改进可靠性和效率的最佳实践。
排序理由 本文提供了关于实现基于LLM的数据提取的技术指导，重点关注错误处理和系统设计。
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<p>A 429 rate limit changes the scheduling problem in LLM structured data extraction, not the extraction prompt. If an interactive request, a queue consumer, and a backfill all compete through one concurrency setting, retries can amplify the burst that caused the throttle in the …