传统的 CI/CD 流水线不足以管理 LLM 功能的发布，因为 LLM 的输出是经过评估而非断言的，并且可能以意想不到的方式退化。为解决此问题，团队正在实施新的发布门禁，其中包括带有精选数据集的离线评估套件、用于已知故障模式的回归语料库，以及监控拒绝率和每次请求成本等实时指标的金丝雀或影子阶段。Braintrust 和 LangSmith 等专业平台比通用 CI 工具更适合这些 LLM 特定评估需求。 AI
影响 强调了 LLM 应用程序需要专门的发布管理策略，超越传统的 CI/CD。
排序理由 文章讨论了 LLM 发布管理的最佳实践和新兴模式，借鉴了现有文章和个人经验，而不是发布新产品或研究。
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