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数据库模式更改会悄无声息地增加机器学习模型特征
生产机器学习管道中一个常见但常被忽视的问题是由于数据库模式更改引起的“基数爆炸”。当表被规范化或添加新的关系表时，连接（joins）会意外地成倍增加行数，导致特征膨胀或收缩。这种失真会导致机器学习模型做出极其不准确的预测，正如一个收入预测模型所示，该模型在数据库规范化冲刺后开始预测的收入是实际收入的五倍。文章建议在模式更改影响特征管道之前，使用合成数据库来测试连接基数。
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AI系统应避免将原始LLM输出视为事实
在生产数据库中存储大型语言模型的原始输出可能导致重大的运营问题和技术债务。这些非结构化响应本质上是不一致的，模型会随着时间的推移对同一查询提供不同的答案。这种不一致性会破坏下游自动化、报告系统和调试流程。文章提倡将原始LLM输出视为临时产物，而不是稳定的事实来源，而是存储结构化状态、提取的实体和经过验证的决策。