本文讨论了在生产环境中管理和更新大型语言模型 (LLM) 提示的方法,而无需进行代码部署。文章强调了将提示视为代码中静态字符串字面量的挑战,并强调了其动态性、独立测试的需求以及回滚的复杂性。该帖子概述了三种方法:使用环境变量进行简单更新、将提示存储在数据库中进行版本控制和测试,以及一种更高级的解决方案,涉及专用的提示管理系统。 AI
影响 简化了 LLM 功能的迭代和部署,从而加快了产品开发周期。
排序理由 文章讨论了一种管理 LLM 提示的技术方法,这是一个工具/基础设施问题。
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