一份面向开发者的指南重点介绍了四种关键的失败向量，这些向量会导致 Prompt 在生产环境中失效，尽管它们在开发环境中运行良好。这些向量包括输入分布的变化、多轮对话中上下文的污染、提供商意外的模型更新以及对抗性或创造性的用户输入。文章强调，应采用工程思维，将 Prompt 视为具有明确合同和故障模式的软件，以构建更健壮的 LLM 应用。 AI
影响 开发者需要为生产环境的健壮性设计 Prompt，预测多样化的用户输入和模型行为。
排序理由 文章讨论了 LLM 应用中 Prompt 工程的最佳实践，而非新的发布或事件。
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