一家企业 .NET 团队在将 Azure OpenAI 直接集成到其生产应用程序后遇到了重大问题。遇到的主要问题是缺乏可观测性，导致难以诊断错误和理解模型行为，以及代币成本失控，远超最初的估计。集成还遭受了高延迟，现有的应用程序架构无法处理。解决方案包括实施 Semantic Kernel 进行编排，并集成使用 OpenTelemetry 的全面可观测性管道来跟踪提示、响应和代币使用情况，这迅速揭示了插件验证问题是导致错误答案的根本原因。 AI
影响 强调了在生产环境中部署 LLM 的关键挑战，强调了企业采用 AI 所需的强大可观测性和成本管理。
排序理由 文章描述了企业 LLM 集成的常见失败模式，侧重于实际实现挑战，而不是新的模型或研究。
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