一位开发者分享了他们构建一个由大型语言模型驱动的内部文档查询系统的经验，强调了将大型语言模型视为确定性数据库的陷阱。他们解释说，将数据塞入提示会导致“中间丢失”效应和概率性错误等问题，使系统不可靠。解决方案是采用检索增强生成（RAG）架构，将知识检索与大型语言模型的推理能力分开，从而提高了更新速度、可审计性和整体可靠性。 AI
影响 强调了检索增强生成（RAG）和正确架构对于可靠的大型语言模型应用程序开发的重要性。
排序理由 开发者分享了构建大型语言模型应用程序的实践建议和经验教训。
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<p>I spent three months building a feature where an LLM handled our internal documentation queries. I fed it a massive system prompt containing our API specs and a few dozen examples. For the first week, it felt like magic. Then, we updated one endpoint in our API, and the bot st…