大语言模型工程化：挑战与解决方案
原文中文，约5600字，阅读约需14分钟。发表于：。本文通过一个企业翻译应用案例，全面阐述了大语言模型应用从构思到上线的完整过程。文章讨论了业务场景发现与目标设定的重要性，分析了翻译应用面临的主要挑战，如专有名词翻译、长文本处理、翻译风格、准确度提升等。针对这些挑战，文章提出了使用定制模型、自省机制、专有词表、长文本拆解等解决方案。此外，还探讨了安全合规、部署策略、模型评估、用户反馈等重要考虑因素。最后，文章勾勒出一个通用的大语言模型应用架构...
大型语言模型（LLM）推动了新型工作方式，通过自然语言提示完成任务，应用于信息提取和智能客服等领域。提示优化与提示工程的结合是成功的关键。文章通过翻译项目案例，探讨了业务目标、技术挑战及解决方案，强调合规性和部署策略的重要性，为企业提供了参考框架。
