《大模型产品化第一年​：战术、运营与战略》做企业大模型应用的建议看

这篇文章由Eugene Yan、Bryan Bischof等人撰写，由OneFlow编译，深入探讨了大型语言模型（LLM）产品化的第一年，包括战术、运营和战略层面的见解和建议。以下是对文章的归纳总结：

战术层面：与LLM合作的要点

• 提示（Prompting）：强调了正确使用提示的重要性，包括n-shot提示、上下文学习和思维链（Chain-of-Thought）等技巧。
• 信息检索 / RAG：讨论了检索增强生成（RAG）的有效性，以及如何通过提供相关知识来引导LLM输出。
• 调整和优化workflow：分享了多步骤流程优化、确定性workflow、获取多样化输出和缓存等策略。
• 评估与监控：讨论了评估LLM应用的挑战和方法，包括单元测试、使用LLM作为评判者、实习生测试等。

运营层面：日常组织和管理问题

• 数据：强调了输入数据质量的重要性，以及监控开发-生产数据偏差的必要性。
• 与模型协作：讨论了使用外部LLM API时的挑战，如结构化输出、跨模型迁移提示的挑战等。
• 产品：基于坚实的产品原则，如持续设计、人类参与循环的用户体验、需求优先级排序等。
• 团队与职责：讨论了新角色AI工程师的定位，以及团队成员如何协作和分配职责。

战略层面：长期视角和宏观策略

• 在PMF之前不要使用GPU：警告不要过早地投入资源进行模型训练和定制。
• 迭代以至卓越：强调了持续创新的重要性，建议专注于构建持久价值的系统组件。
• 构建LLMOps：讨论了生产监控和持续改进的重要性，以及如何通过评估将两者联系起来。

其他重要观点

• 低成本认知的高级发展趋势：分析了LLM技术成本的下降趋势，预测了未来技术的经济可行性。
• 从0到1的演示到从1到N的产品：讨论了将LLM演示转化为实际产品的挑战和过程。

文章最后强调，尽管LLM技术发展迅速，但构建可靠、可扩展的产品需要深思熟虑的战略、精心设计的战术和有效的运营管理。作者希望这些经验教训能够帮助读者在LLM产品化的道路上取得成功。

原文地址：

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