本文详细介绍了 LLM 应用的失败优先设计方法，借鉴了期权交易系统法证审计的经验教训。作者强调不应完全信任 LLM 的输出，并为具有现实世界影响的应用程序提出了三个不可妥协的模式。第一个模式涉及严格的模式验证，使用 Pydantic 等工具，在格式错误的 JSON、缺失字段、不正确的数据类型或超出范围的值影响下游流程之前捕获它们。第二个模式建议，虽然 LLM 作为裁判可以辅助开发，但人工审批对于传出内容至关重要，系统会根据具体性和依据等维度对备忘录进行评分。 AI
影响 为构建健壮的 LLM 应用确立了最佳实践，强调验证和人工监督以防止代价高昂的错误。
排序理由 文章讨论了基于过往失败的 LLM 应用设计模式，而非新发布或重大的行业事件。
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