建议开发者将大型语言模型(LLM)视为可能失败的依赖项,实施严格的超时设置,并避免因速率限制而重试,而是选择重新调度。最佳实践建议将 LLM 用作管道的最后阶段,而不是第一阶段,并为其提供直接与服务交互的工具,而不是嵌入预订规则。此外,还需要稳健的评估框架,通过测量每个案例的噪声基线并隔离不稳定的案例来区分真正的回归和噪声。 AI
影响 这些见解为使用 AI 进行开发的开发者提供了实用的指导,重点关注可靠性、效率和准确的评估。
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