本文讨论了将AI项目从原型推向生产所面临的挑战，重点关注超越基础LLM集成的实际问题。文章强调了在实际应用中部署LLM时出现的常见问题，如成本不断攀升、数据损坏、安全漏洞和事实不准确等。作者提出了一个名为‘harness’的框架，该框架涉及实施规则、限制、验证和指标来管理LLM的行为，并举例说明了使用Downshift进行模型路由、使用提示工程来保障安全以及使用检索增强生成（RAG）来提高准确性。 AI
影响 提供了一个用于稳健部署LLM的框架，解决了生产环境中成本、安全性和准确性方面的挑战。
排序理由 文章提供了部署基于LLM的应用程序的实用建议和框架，而不是宣布新模型或研究突破。
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