使用大语言模型 (LLMs) 构建产品一年后的经验总结 [译]
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原文中文，约30500字，阅读约需73分钟。
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内容提要
感谢Eugene、Bryan、Charles、Hamel、Jason和Shreya等人的贡献，以及所有分享经验的团队和AI社区成员。
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关键要点
- 感谢Eugene、Bryan、Charles、Hamel、Jason和Shreya等人的贡献，以及所有分享经验的团队和AI社区成员。
- 构建大语言模型的时代令人兴奋，预计到2025年将有2000亿美元投资于人工智能。
- 成功建设大语言模型产品的经验总结为战术应用、日常运营和战略规划三大板块。
- 战术应用部分探讨如何有效利用提示、结果聚合生成、流程工程、效果评估和运行监控等技术。
- 日常运营部分涉及产品推出的组织管理和高效团队构建的实践指南。
- 战略规划部分提供了长远的策略性建议，适合创始人和高层管理者。
- 提示技巧是设计新应用的关键，正确的提示技巧能推动项目进展。
- 结构化输入与输出能提高模型理解输入内容的精确度，简化系统集成过程。
- 检索增强生成（RAG）技术能提高大语言模型的效率，输出质量依赖于检索文档的相关性和信息密度。
- 调整与优化工作流是充分利用大语言模型的关键，清晰定义的小任务能提高系统整合效率。
- 评估大型语言模型的应用过程需要严格的评估流程，基于真实案例创建断言单元测试是有效的方法。
- 日常查看大语言模型的输入与输出样本，及时识别并适应新出现的模式或失败模式。
- 在使用大语言模型的API时，需要在性能、响应时间、数据处理能力和成本等方面进行权衡。
- 选择适合任务的最小型模型，利用小型模型的优势可以降低成本并提高响应速度。
- 构建产品时应从早期就频繁参与设计，确保用户需求得到满足。
- 团队中每个成员都应理解并掌握新技术，促进每个人都能使用新的AI技术。
- 避免在不必要的情况下自行开发可购买的大语言模型功能，专注于提升核心业务。
- 成功的大语言模型应用遵循从简单做起的策略，逐步增加复杂性。
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