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原文中文，约4300字，阅读约需11分钟。
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内容提要
随着大型语言模型（LLM）技术的成熟，各行各业加快了LLM应用的步伐。领英团队分享了他们在构建生成式AI产品的经验，包括更快获取信息、连接信息点和获取建议等关键点。他们通过一个现实场景展示了新开发的系统的工作方式。他们还介绍了系统的设计和开发速度，以及评估响应质量的挑战。他们使用技能调用内部API，并解决了LLM响应中的常见错误。他们还讨论了容量和延迟的考虑因素。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，各行各业加快应用落地。
- 领英团队分享了构建生成式AI产品的经验，包括获取信息、连接信息点和获取建议。
- 新系统通过现实场景展示其工作方式，强调用户体验和信息获取的便捷性。
- 系统设计遵循检索增强生成（RAG）模式，建设pipeline相对简单。
- 开发任务拆分为独立智能体，通过并行化提高开发速度，但需保持用户体验一致性。
- 评估响应质量面临挑战，包括制定指南、扩展注释和自动评估。
- 调用内部API以提供差异化价值，解决LLM未接受特定数据训练的问题。
- 容量和延迟是关键考虑因素，需平衡质量、吞吐量和成本。
- 采用异步非阻塞pipeline优化服务吞吐量，减少感知延迟。
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