大型语言模型：困难部分：针对常见陷阱的开源 AI 解决方案 – 第 1 版

大型语言模型 (LLM) 已经改变了自然语言处理，但将它们部署到应用程序中会带来许多技术挑战。大型语言模型：困难部分对开发人员和人工智能工程师在构建基于法学硕士的应用程序时面临的限制进行了清晰、实用的检查。本书重点关注实施陷阱（而不仅仅是功能），提供了由可复制的 Python 代码和开源工具支持的可行策略。

读者将学习如何克服应用程序评估、输入管理、测试和安全方面的主要障碍。本指南专为构建者和技术产品负责人设计，强调现实问题的实用解决方案，并促进对 LLM 限制和权衡的扎实理解。

• 为非确定性系统设计测试和评估策略
• 管理上下文、RAG 和长上下文检索
• 解决输出不一致和结构不可靠性问题
• 实施安全和内容审核框架
• 探索协调挑战和缓解技术
• 在本地利用开源模型