开发利用大型语言模型 (LLM) 的功能，除了简单的 API 调用外，还面临着独特的挑战。LLM 功能的生产化需要健全的工程实践，包括为非确定性输出定义明确的评估标准，建立带有评估数据集的提示词编辑结构化工作流程，以及为下游软件使用的 LLM 响应实现模式验证。此外，管理延迟需要跟踪各种百分位数，并理解 LLM 管道不同阶段的时间分解，而不是依赖简单的平均值。 AI
影响 强调了 LLM 功能从提示词工程转向生产工程的转变，重点关注评估、验证和延迟管理。
排序理由 文章讨论了构建 LLM 驱动的功能的实际工程挑战和最佳实践，而不是新的模型发布或研究。
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