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原文中文，约14700字，阅读约需35分钟。
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内容提要
本文讨论了使用大语言模型（LLMs）构建产品的经验和方法，包括提示设计、上下文学习、检索增强生成、工作流程设计以及评估和监控的最佳实践。作者强调了保护措施的重要性，以捕捉不适当或有害的内容，并提出了评估方法来衡量模型输出的质量和准确性。文章还提到了挑战和解决方案，以及实际应用的案例。
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关键要点
- 使用大语言模型 (LLMs) 构建产品的经验和方法
- 提示设计、上下文学习、检索增强生成等最佳实践
- 保护措施的重要性，以捕捉不适当或有害的内容
- 评估方法来衡量模型输出的质量和准确性
- 构建 LLMs 产品的挑战和解决方案
- 提示设计的核心技巧和最佳实践
- n-shot 提示与上下文学习的应用
- 链式思维提示的有效性
- 结构化输入和输出的优势
- 优化工作流以提高 LLM 的性能
- 使用 RAG 代替微调以获取新知识
- 长上下文模型不会使 RAG 过时
- 评估与监控 LLM 输出的复杂性
- 使用 LLM 进行输出评估的有效性
- 保护措施与评估的关系
- 大语言模型可能生成不当内容的挑战
- 微调模型的必要性与成本
- 简化评估任务以提高可靠性
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