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如何构建生产级生成式人工智能应用
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原文英文，约6900词，阅读约需25分钟。
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内容提要
生成式人工智能应用广泛，但将LLM原型转化为可靠的生产系统面临挑战。许多团队在准确性、成本和性能上遇到困难。本文总结了构建稳定、安全和可扩展的GenAI应用的经验，包括LLM的使用时机、模型选择、提示工程和安全措施等关键要素。
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关键要点
- 生成式人工智能应用广泛，但将LLM原型转化为可靠的生产系统面临挑战。
- 许多团队在准确性、成本和性能上遇到困难。
- 构建稳定、安全和可扩展的GenAI应用的关键要素包括LLM的使用时机、模型选择、提示工程和安全措施。
- 并非所有问题都需要使用LLM，了解使用LLM的原因至关重要。
- LLM可以处理多样化的用户查询，自动化测试用例生成和自然语言理解。
- 在输入和输出明确、需要100%准确性时，应使用传统的基于规则的逻辑。
- 选择模型时应考虑准确性、延迟、令牌成本、安全性等因素。
- 提示工程是确保模型表现的第一道防线，良好的提示结构至关重要。
- 输入质量直接影响输出质量，提供相关和结构化的信息可以提高准确性。
- 优化令牌使用可以降低成本，避免不必要的LLM调用。
- 建立安全措施和约束条件以确保应用程序的安全性和合规性。
- QA测试应关注功能性、准确性、一致性和超出范围的行为。
- 性能测试对于确保LLM应用在真实流量下的响应速度和稳定性至关重要。
- 自动化评估管道可以提高测试效率，确保覆盖率。
- 监控和追踪是生产环境中确保应用程序正常运行的关键。
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延伸问答
构建生产级生成式人工智能应用的主要挑战是什么？
主要挑战包括准确性、成本、性能和安全性等方面的问题。
在什么情况下应该使用传统的基于规则的逻辑而不是LLM？
当输入和输出明确且需要100%准确性时，应使用传统的基于规则的逻辑。
提示工程在生成式人工智能应用中有什么重要性？
提示工程是确保模型表现的第一道防线，良好的提示结构可以显著提高模型的输出质量。
选择LLM模型时需要考虑哪些因素？
选择模型时应考虑准确性、延迟、令牌成本、安全性等因素。
如何优化令牌使用以降低成本？
可以通过移除不必要的信息、总结对话历史和限制发送给LLM的文档数量来优化令牌使用。
在生成式人工智能应用中，如何确保安全性和合规性？
通过建立安全措施和约束条件，确保应用程序遵循社区指南和法律法规。
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