本文解释了在生产应用程序中使用大型语言模型（LLM）时遇到的常见陷阱并提供了解决方案。它详细介绍了LLM的随机性如何通过“temperature”设置控制，即使在低temperature下也可能导致幻觉。文章还涵盖了思维链（Chain of Thought）提示技术，包括零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）CoT，并强调了使用JSON schema进行结构化输出以防止错误的重要性。最后，它概述了五种主要的提示失败模式，如提示注入（prompt injection）、“中间迷失”（lost in the middle）问题、规则冲突、‘粉红大象’（pink elephant）问题和谄媚（sycophancy），并提供了缓解每种情况的策略。 AI
影响 为开发人员提供了提高LLM驱动的应用程序的可靠性和健壮性的可行策略。
排序理由 文章为在软件开发中使用LLM提供了实用的建议和技术。
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