在生产环境中建立对LLM的信任，需要一个超越基本输出格式化的验证层。这包括三个层次：结构验证以捕获格式错误的输出；置信度门控，模型在此评估其确定性和任务范围；以及与真实世界数据进行的事实核查。通过将LLM视为不可信的输入，开发人员可以实施这些检查以确保可靠性和安全性，将潜在的不可见故障转化为可管理、可见的故障。 AI
影响 为开发人员提供了一个实用的框架，以便在生产环境中构建更可靠、更值得信赖的LLM驱动的应用程序。
排序理由 文章讨论了在生产环境中使用LLM的实际实现细节，重点关注验证层，而不是新的发布或研究突破。
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