如何构建生产级生成式人工智能应用

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。