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MailerMonk
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生产环境中信任LLM：一个三层验证框架
在生产环境中建立对LLM的信任，需要一个超越基本输出格式化的验证层。这包括三个层次：结构验证以捕获格式错误的输出；置信度门控，模型在此评估其确定性和任务范围；以及与真实世界数据进行的事实核查。通过将LLM视为不可信的输入，开发人员可以实施这些检查以确保可靠性和安全性，将潜在的不可见故障转化为可管理、可见的故障。
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AI代理需要护栏：结构化输出和持久化内存解决LLM不可靠问题
两位开发者描述了两种不同的方法来缓解AI代理中大型语言模型（LLM）的不可靠性。一位开发者实现了一个管道，强制LLM输出结构化数据，根据错误成本使用分级模型，并在最终确定任何输出之前包含一个起草和代码检查阶段。另一位开发者创建了一个名为Selvedge的工具，它充当AI代理的本地内存，存储决策背后的推理，以防止代理重复过去的错误或引入已撤销的更改，从而保留会话结束后会丢失的关键上下文。