本文提出将大型语言模型 (LLM) 提示和模型版本的更改视为数据库模式迁移。建议实施一个免费、可差异化的 LLM 冒烟测试系统，以在意外行为更改影响生产之前捕获它们。拟议的设置包括一个用于定义测试场景和期望的 YAML 或 JSON 文件，一个用于与 OpenAI 兼容的端点交互的运行脚本（以 Node.js 为例），以及一个用于存储原始响应以供审查的快照目录。 AI
影响 为开发人员提供了一种确保 LLM 提示和模型稳定性, 减少生产应用程序中意外故障的方法。
排序理由 本文描述了一种实用的 LLM 开发工具和方法论，而不是前沿实验室的新发布。
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