管理大型语言模型 (LLM) 应用中的提示，特别是使用检索增强生成 (RAG) 的应用，是一个重大挑战。发送给模型的提示通常是各种组件的复杂组合，包括系统模板、检索到的数据、工具模式、对话历史和少样本示例。这些组件可以独立地以不同的节奏变化，使得难以跟踪究竟是什么影响了模型的行为，并在质量下降时诊断问题。作者提出了一种解决方案，涉及对所有影响模型输出的输入进行全面指纹识别，将这些指纹与每个跟踪记录一起记录，并实现一个小型组装器，用于跟踪每个提示组件的出处和驱逐优先级。 AI
影响 解决了RAG系统跟踪提示变体的关键LLMOps挑战，从而提高了调试能力和稳定性。
排序理由 该项目讨论了一个特定的技术挑战，并提出了一个管理LLM提示的解决方案，属于AI应用的工具和基础设施范畴。
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