构建LLM应用的实用技术方法

Dean Pleban 与 Liron Itzhaki Allerhand 探讨了将大型语言模型（LLM）投入生产环境的实际所需。他们涵盖了如何定义清晰的需求、为检索增强生成（RAG）准备数据、进行有效的提示工程，以及使用具体指标评估模型性能。对话深入探讨了管理敏感数据、避免数据泄露，以及为何清晰的输出和明确的用户意图至关重要。此外，还提及了未来趋势，如上下文学习和基础模型与垂直应用的解耦。FINISHED
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