本文讨论了使用大型语言模型（LLM）的自动化邮件系统进行操作审计的重要性。作者认为，与其仅仅关注提示、语气或延迟，不如建立一个强大的审计追踪至关重要，以建立信任和可靠性。该追踪应允许快速重建发送了哪个版本的消息、由哪个工作者发送以及经过什么批准，从而防止重试生成新的、未经批准的内容等问题。文章提出了一种最小审计收据，格式为JSON对象，用于跟踪关键信息，如运行ID、草稿哈希、策略版本和批准状态，确保消息传递清晰可审计的历史记录。 AI
影响 为自动化系统中可审计的LLM集成确立了最佳实践，提高了可靠性和信任度。
排序理由 本文提供了关于基于LLM的系统的技术实现细节的意见和最佳实践建议，而不是宣布新产品、研究或重要的行业事件。
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