构建生产级 LLM 系统不仅需要一个功能齐全的模型,还需要围绕核心架构的七个关键控制项。这些控制项解决了用户身份验证、用于管理成本和可用性的速率限制以及防止提示注入和数据泄露的输入/输出护栏等关键问题。此外,强大的跟踪对于调试至关重要,评估机制对于监控性能回归是必需的,公平性检查可确保跨不同用户群体的公平对待。实施这七个层级可以将基本演示转化为值得信赖且可靠的 LLM 应用。 AI
影响 实施这七个控制项对于将 LLM 应用从演示阶段推向生产阶段至关重要,可确保用户的可靠性、安全性和公平性。
排序理由 该项目讨论了 LLM 系统的实际实施细节和控制项,将其定位为开发人员指南,而不是核心 AI 发布或研究。
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