将大型语言模型（LLM）集成到数据管道中，除了选择合适的模型之外，还面临着严峻的挑战。一个关键问题是，与传统数据系统不同，LLM 在遇到低质量数据时不会发出明显的失败信号；相反，它们会自信地生成错误信息。此外，检索增强生成（RAG）系统可能会无意中绕过现有的访问控制，从而带来安全和合规风险。解决这些问题需要对 LLM 调用之前和之后进行严格的数据质量检查，并仔细管理 RAG 管道以维护数据治理。 AI
影响 强调了在生产数据系统中部署 LLM 时关键的运营挑战和治理风险，影响 AI 运营人员。
排序理由 本文提供了将 LLM 集成到数据管道中的挑战的实践者视角和分析，而不是宣布新产品、研究或融资。
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