由于大型语言模型（LLM）固有的不可预测性，构建基于LLM的应用需要一个强大的验证层。与传统软件开发中在流程后期进行验证不同，基于LLM的系统需要对每个输出进行内联验证。这包括检查结构正确性、语义准确性和语义遗漏（如占位符数据）。一种新颖的方法是使用第二个LLM来评估主要模型的输出，确保响应符合指定标准，而不仅仅是示例数据。 AI
影响 强调了将验证直接构建到LLM应用中的必要性，以管理输出的不可预测性并提高可靠性。
排序理由 该条目讨论了用于改进LLM应用程序开发的特定技术实现，而不是新的模型发布或核心研究。
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