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如何确保LLM应用程序的可靠性
了解如何使您的LLM应用程序更强大地鲁棒性，以确保LLM应用程序的可靠性首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学以创纪录的速度进入了计算机科学的世界。 LLM是能够有效执行各种任务的强大模型。但是，LLM输出是随机的，使其不可靠。在本文中，我讨论了如何通过正确提示模型并处理输出来确保LLM应用程序的可靠性。
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动机
我本文的动机是我一直使用LLM开发新应用程序。 LLM是通用工具，可以应用于大多数与文本有关的任务，例如分类，摘要，信息提取等。此外，视觉语言模型的兴起也使我们能够处理类似于文本的图像。
我经常遇到我的LLM应用程序不一致的问题。有时，LLM不会以所需的格式做出响应，或者我无法正确解析LLM响应。当您在生产环境中工作并且完全取决于应用程序中的一致性时，这是一个巨大的问题。因此，我将讨论用于确保在生产环境中应用程序可靠性的技术。
确保输出一致性
为了确保输出一致性，我使用了我的LLM在标记标签中回答的技术。我使用以下系统提示：
提示= f“”“将文本分类为“ cat”或“ dog”提供您的响应，以<答案> 标签“”“
，该模型几乎总是会响应：
态
您现在可以使用以下代码轻松地解析响应：
def _parse_response（响应：str）：返回响应。split（“ ”）[1] .split（“ ”）[0]pydantic