提升 LLM 可靠性的 7 个方法：从 RAG 到生产监控
goyalshaliniuk · x · 2026-10-10
goyalshaliniuk 发帖总结提升 LLM 应用可靠性的 7 个方法，核心观点是：可靠性不只取决于选更好的模型，而是设计一套能处理不确定性、错误和边界情况的系统：
- 基于可信数据作答：用 RAG 接入可信数据源、引用证据、标记无依据的断言，检索质量仍很关键。
- 校验每个输出：强制结构化输出、校验 JSON schema、检查必填字段、应用业务规则。
- 建立强评测集：部署前用代表性数据集测试，覆盖边界用例，跨模型/prompt 变更对比结果。
- 优雅处理不确定性：让系统学会追问澄清、承认信息缺失、证据不足时拒答、高风险决策升级人工。
- 控制上下文质量：检索相关信息、去重、优先权威来源，更好的上下文往往比更大的上下文更重要。
- 加护栏与降级方案：用有限重试、超时、fallback、人工审核应对 API 失败、格式错乱等问题，为失败而设计。
- 监控生产表现：跟踪错误率、延迟、单次成本、用户反馈、任务成功率与质量回退，持续反哺评测。
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