如何构建大型语言模型产品：一年的实践和深刻洞察
talkingdev • 2024-05-30
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随着人工智能产品的门槛降低，从演示到实现有效产品的转变依然充满挑战。这一系列文章将深入探讨过去一年中基于机器学习系统之上开发实际应用的人们，从大型语言模型（LLMs）产品开发中学到的关键教训和方法论。内容分为战术、运营和战略三个部分。本期文章首先深入探讨与大型语言模型合作的战术细节，分享了关于提示设置、构建增强生成检索、应用流程工程以及评估和监控的最佳实践和常见陷阱。文章强调了开发者在实际应用中对模型理解的深度、对问题的准确描述、以及在产品迭代中对各种技术问题的解决策略。通过这些实践，开发者可以更好地理解LLMs的潜力和限制，从而设计出更加高效、可靠的AI产品。
