LLM系统构建的七大实用模式
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LLM系统构建的七大实用模式
2 篇报道1 个报道来源2023-08-13更新
先了解这件事
报道摘要
Eugene Yan 总结了将大语言模型集成到系统与产品中的七大实用模式：Evals、RAG、微调、缓存、Guardrails、防御性 UX 和收集用户反馈，按提升性能与降低成本/风险、靠近数据与靠近用户两个维度组织。
摘自 Eugene Yan：Writing
最新进展2023年8月13日 08:00
Eugene Yan：如何将 LLM 模式匹配到具体问题报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
2023年8月13日
- Eugene Yan：WritingEugene Yan：如何将 LLM 模式匹配到具体问题
Eugene Yan 撰文讲解如何把 LLM 应用中的常见问题匹配到对应的解决模式。文章先区分外部与内部 LLM 的差异，再按问题逐一给出建议：用 evals 和用户反馈衡量性能，用 RAG 减少幻觉，用微调提升内部模型在特定任务的表现，用缓存应对延迟要求，用 guardrails 处理语法与语义错误，用防御式 UX 降低错误影响，并用监控追踪用户影响。
2023年7月30日
- Eugene Yan：WritingEugene Yan：构建基于 LLM 的系统与产品的七大模式
Eugene Yan 总结了将大语言模型集成到系统与产品中的七大实用模式：Evals、RAG、微调、缓存、Guardrails、防御性 UX 和收集用户反馈，按提升性能与降低成本/风险、靠近数据与靠近用户两个维度组织。