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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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延伸问答
领英在构建生成式AI产品时遇到了哪些困难？
领英在构建生成式AI产品时遇到的困难包括信息获取的速度、信息点的连接和建议的提供等方面的挑战。
领英的生成式AI系统是如何工作的？
领英的生成式AI系统通过选择合适的智能体、收集信息并制定回复来处理用户查询，利用内部API和Bing进行信息检索。
什么是检索增强生成（RAG）模式？
检索增强生成（RAG）模式是一种生成式AI系统的设计模式，结合了信息检索和生成步骤，以提高响应的准确性和相关性。
领英如何提高生成式AI产品的开发速度？
领英通过将开发任务拆分为独立智能体并进行并行化开发来提高生成式AI产品的开发速度。
评估生成式AI响应质量面临哪些挑战？
评估生成式AI响应质量面临的挑战包括制定评估指南、扩展注释和实现自动评估等问题。
领英是如何解决LLM响应中的常见错误的？
领英通过编写内部防御性YAML解析器，检测和修补LLM响应中的常见错误，将错误率降低到约0.01%。
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