在会话期间，用户输入处理器、上下文管理器和响应生成器等组件与 LLM 交互，以处理请求并生成输出。该过程通常从用户提供输入开始，应用程序在将输入发送给 LLM 之前对其进行格式化和验证。然后，LLM 处理输入，生成响应，并将其返回给应用程序进行进一步处理。在整个循环中，缓存层、速率限制器和后处理模块等组件也可能在优化性能或精细化输出方面发挥作用。
例如，考虑一个聊天机器人应用程序。当用户发送消息时，输入处理器首先检查无效字符或超长消息。上下文管理器将新消息附加到对话历史中，确保 LLM 有足够的信息来保持连贯性。然后，通过 API 调用将此组合输入发送给 LLM，其中 max_tokens 或 temperature 等参数控制响应的长度和创造性。如果系统使用缓存，它可能会检查之前是否处理过类似的查询，以减少延迟或成本。一旦 LLM 生成文本，后处理步骤可能会在将其显示给用户之前删除敏感数据、格式化输出以便阅读或执行安全过滤器。
交互还取决于应用程序如何管理状态。对于多轮对话，上下文管理器必须跟踪对话历史，并在超出 LLM 的 token 限制（例如，某些模型为 4096 token）时截断它。开发人员可能会实施滑动窗口技术或优先处理最近的消息，以保持在限制内。此外，错误处理组件会监控 API 故障、超时或内容策略违规，并在必要时重试或回退到默认响应。这些交互通常通过协调各组件的中间件来编排，确保与 LLM 的无缝集成，同时保持性能和可靠性。