导语： 近年来，大型语言模型 （LLM） 在人工智能领域掀起了一场革命，其强大的文本生成和理解能力为众多应用场景带来了新的可能性。然而，将 LLM 应用从酷炫的演示转化为可实际部署的生产系统并非易事。本文将深入探讨 LLM 应用生产实践所面临的挑战，并结合实例分析解决方案，最后展望 LLM 应用的未来发展方向。
一、生产环境下 LLM 应用面临的挑战
1. 自然语言的模糊性
不同于精确的编程语言，自然语言本身就带有模糊性。这种模糊性在 LLM 应用中主要体现在用户指令和模型输出两个方面。
首先，用户指令的灵活性可能导致难以察觉的错误。例如，对代码进行微小的修改，例如添加字符或删除一行，通常会导致明显的错误提示。但如果对 LLM 的指令进行类似的修改，程序仍然可以运行，但输出结果可能大相径庭。
其次，LLM 输出结果的模糊性是更大的挑战。这会导致两个问题：
- 输出格式不一致： LLM 的后续应用通常需要解析特定格式的输出结果。虽然我们可以通过精心设计的指令来明确输出格式，但这并不能保证模型始终遵循预期的格式。
- 用户体验不一致： 用户期望应用程序具有一致性。例如，我们不希望每次查询保险报价时都得到不同的结果。然而，LLM 本身具有随机性，无法保证相同的输入每次都能得到相同的输出。
为了解决这个问题，OpenAI 等机构正在积极探索提高模型可靠性的方法。一些经验丰富的 LLM 开发者建议，我们需要适应这种模糊性，并围绕它构建工作流程。此外，通过尽可能提高工程严谨性，例如采用本文接下来讨论的各种方法，可以有效缓解 LLM 应用中的模糊性问题。
2. Prompt 工程的挑战
Prompt 工程是指设计和优化 LLM 输入指令的过程，其目标是引导模型生成符合预期的输出。
- Prompt 评估：
- 评估 LLM 是否理解 Prompt 中给出的示例。例如，在情感分析任务中，可以输入一些带有情感标签的文本，观察模型是否能输出正确的情感得分。
- 评估 LLM 是否对 Prompt 中的示例过拟合。可以通过使用独立的测试集来评估模型的泛化能力。
- Prompt 版本控制：
Prompt 的微小变化可能会导致输出结果的显著差异。因此，对 Prompt 进行版本控制和性能跟踪至关重要。可以使用 Git 等工具来管理 Prompt 的不同版本及其性能指标。 - Prompt 优化：
- 使用 「思维链」（Chain-of-Thought，COT） 技术，引导模型解释其推理过程，从而提高输出结果的可解释性和准确性。
- 生成多个输出结果，并选择最佳结果作为最终输出。例如，可以使用多数投票法或让 LLM 自身选择最佳结果。
- 将复杂的 Prompt 分解成多个更小、更简单的 Prompt，可以降低模型理解和推理的难度。
3. 成本和延迟
- 成本：
OpenAI 等 API 服务提供商通常根据输入和输出 token 的数量收费。更长的 Prompt 和输出意味着更高的成本。 - 延迟：
输出 token 的生成是顺序进行的，因此输出长度会显著影响延迟。此外，网络延迟和工程开销也会影响 LLM 应用的整体延迟。
4. Prompting 、微调和替代方案
- Prompting： 为每个样本提供明确的指令，告诉模型如何响应。
- 微调： 在特定任务的数据集上训练模型，使其学习如何响应，而无需在 Prompt 中明确说明。
选择 Prompting 还是微调取决于数据可用性、性能要求和成本限制。
- 数据量少： Prompting 更易于上手，但 Prompt 的长度有限，无法包含大量示例。
- 数据量大： 微调可以利用更多数据，并获得更好的性能。
5. 其他挑战
- 嵌入和向量数据库： 使用 LLM 生成文本嵌入，并将其存储在向量数据库中，可以高效地进行语义搜索和推荐。
- 向后和向前兼容性： LLM 模型会不断更新迭代，因此需要确保 Prompt 和应用逻辑的兼容性。
二、任务组合能力
实际应用中，LLM 应用通常需要执行多个任务，并按照一定的控制流程进行组合。
1. 多任务应用
例如，「与数据对话」 应用需要执行以下任务：
- 将用户的自然语言输入转换为 SQL 查询 （LLM） 。
- 在数据库中执行 SQL 查询 （SQL 执行器） 。
- 将 SQL 结果转换为自然语言响应 （LLM） 。
2. 代理、工具和控制流程
- 代理：
能够根据给定的控制流程执行多个任务的应用程序。 - 工具：
代理可以利用的外部程序或服务，例如搜索引擎、数据库、计算器等。 - 控制流程：
定义任务执行顺序和条件的逻辑，例如顺序执行、并行执行、条件分支、循环等。
3. 使用 LLM 代理进行控制流程
可以使用 LLM 来决定控制流程的条件。例如，可以训练 LLM 根据用户输入选择不同的工具或执行不同的任务。
4. 代理测试
为了确保代理的可靠性，需要对每个任务以及整个控制流程进行测试。
三、 LLM 应用的未来发展方向
- AI 助手：
能够帮助用户完成各种任务的智能助手，例如日程安排、笔记记录、编程辅助等。 - 聊天机器人：
能够与用户进行自然对话的智能程序，例如虚拟伴侣、游戏角色等。 - 编程和游戏：
LLM 可以用于代码生成、代码调试、游戏开发等领域。 - 学习：
LLM 可以用于自动生成测验、评估学生答案、提供学习建议等教育场景。 - 与数据对话：
LLM 可以帮助用户使用自然语言查询和分析数据。 - 搜索和推荐：
LLM 可以改善搜索结果的相关性和推荐系统的个性化程度。 - 销售：
LLM 可以用于自动生成销售邮件、分析客户信息等。 - SEO：
LLM 可以用于生成 SEO 优化内容，但同时也带来了新的挑战，例如如何区分人工编写和机器生成的内容。
结语
LLM 应用仍处于早期发展阶段，技术和应用场景都在快速迭代。 Prompt 工程、成本控制、延迟优化、任务组合等方面都面临着挑战。然而，LLM 也为 AI 助手、聊天机器人、编程、教育、数据分析、搜索推荐等领域带来了前所未有的机遇。相信随着技术的进步和应用的深入，LLM 将为我们带来更加智能和便捷的未来。
参考文献
- Huyen, C. (2023). Building LLM applications for production. Retrieved from https://huyenchip.com/2023/04/11/llm-engineering.html✅