实战经验：在 GoDaddy 运营 LLM 中学到的 10 个教训 [译]

GoDaddy 在运营大语言模型（LLM）中总结了十个教训，强调了提示词有效性和结构化输出的重要性。

提示词的复杂性可能导致高运营成本和准确性下降，任务导向的提示词在处理复杂对话时更为高效。

AI 生成的结构化输出需要验证，使用更高级的模型可以提高准确性。

不同模型之间的提示词并不通用，需不断微调以验证性能。

实施 AI 安全措施是必要的，以防止模型做出不当决策。

模型可能会出现延迟和不可靠性，需实施重试逻辑和冗余调用以应对。

内存管理是开发对话式 AI 助手的挑战，需采用多种策略来优化上下文使用。

动态模型选择可以提高可靠性和降低成本，适应性选择模型将是未来的发展方向。

有效使用检索增强生成（RAG）可以提升模型的上下文理解能力。

数据调整和测试是确保模型性能的关键，持续的监控和多领域团队审查能够快速发现问题。