25 个LLM最佳实践
大多数工程师认为他们正在构建 AI 系统。实际上并非如此。他们只是在与 LLM 模型对话，希望它能正确表现。有时能。有时则会失败。昨天有效的提示突然在今天产生不同的答案。输出看起来自信，却包含微妙的错误。随着复杂性增加，简单任务变得不可预测。这是大多数 AI 工程师被困住的地方。他们认为解决方案是更好的提示词、更强大的模型或微调。其实不是。
可靠的 AI 系统不是仅仅来自提示词设计，而是来自围绕模型设计系统。当你添加检索结构、正确组织提示词、引入评估循环，并将模型连接到工具时，一切都变了。模型不再表现得像一个不可预测的聊天机器人，而是开始表现得像一个可控的推理引擎。这种转变就是 AI 演示与生产级 AI 系统的区别。
构建可靠 AI 的公司没有使用秘密模型。他们使用更好的工程模式。他们像对待代码一样对待提示词。他们设计检索层。他们持续评估输出。他们将复杂推理分解为受控步骤。这些模式在你开始时并不明显。大多数工程师只有在构建在生产环境中失败的系统后才会发现这些原则。
尽早学习这些原则会改变你设计一切的方式。这 25 个 LLM 最佳实践将帮助你从尝试提示词转变为自信地构建可靠、可扩展的 AI 系统。
1、提示与输出约束
设计结构化提示词、明确任务、上下文和输出约束。
大多数不可靠的 LLM 系统失败是因为提示词未明确指定。模型并不真正理解你的意图。它根据输入上下文条件下的概率分布预测标记。如果提示词缺乏清晰的任务定义、相关上下文或输出约束，模型就会用假设填补这些空白。这会引入可变性和错误。结构化提示词通过明确定义任务、提供必要的上下文和强制执行输出结构来减少这种不确定性。例如，在生成 SQL 时指定模式、约束和输出格式可以显著提高一致性。结构化提示词将模型从无约束生成器转变为受控执行引擎。
2、将复杂推理分解为顺序提示链。
LLM 在单一步骤中解决复杂推理任务时表现不佳。这是因为规划、推理和执行必须在一次生成过程中同时发生。这增加了模型的认知负担和错误概率。提示链将复杂任务分解为更小的顺序推理步骤。每个步骤产生指导下游推理的中间输出。这提高了准确性和可靠性。例如，在不同步骤中提取实体、验证实体和生成洞察，比在一个提示中尝试所有步骤产生更可靠的输出。提示链将概率生成转变为结构化推理工作流，这对于构建生产级 AI 系统至关重要。
3、为复杂或关键任务强制逐步推理
当模型直接生成答案时，它通常会将推理压缩到单个预测步骤中。这增加了逻辑错误的可能性。逐步推理通过允许模型在产生最终输出之前生成中间推理步骤来提高可靠性。这是因为 LLM 更擅长遵循推理路径，而不是在不进行中间推理的情况下生成正确答案。这对于数学推理、调试、数据转换和代码生成尤其重要。逐步推理减少逻辑不一致并提高可解释性。它也使失败更容易诊断。可靠的系统通过明确引导模型进行推理，而不是期望没有结构化推理的正确输出。
4、使用规划提示将推理与执行分离
规划和执行是根本不同的认知过程。当模型试图同时做这两件事时，推理质量会下降。规划提示强制模型在执行前生成结构化计划。这提高了推理清晰度和任务分解。例如，要求模型在写代码前概述步骤可以提高正确性。规划减少推理熵并提高执行可靠性。这种方法在代理架构中被广泛使用，在那里规划决定使用哪些工具以及按什么顺序。将规划与执行分离允许更好的推理并提高整体系统性能。
5、提示路由
将不同任务路由到专门提示，而不是用一个提示处理所有任务。
大多数工程师尝试用一个提示处理所有任务。这会降低可靠性，因为不同任务需要不同的推理模式。SQL 生成、摘要和问答需要不同的提示结构。提示路由通过将任务定向到为这些任务专门设计的提示来提高性能。这提高了准确性并降低了错误率。路由可以使用分类器、嵌入或意图检测来实现。可靠的系统专门化提示而不是依赖通用提示。这显著提高了系统可靠性。
6、使用检索增强生成让模型基于真实数据回答
LLM 无法访问你的公司数据、数据库状态或内部文档，除非你明确提供。它们的训练数据是静态的和通用的。检索增强生成通过向量搜索将模型连接到外部知识源来解决这个问题。当用户提交查询时，相关文档被检索并注入到提示上下文中。这将任务从纯生成转变为基于推理。模型不再猜测答案，而是基于真实信息进行推理。这显著减少了幻觉并提高了事实准确性。检索增强生成是构建可靠企业系统的基础，因为它使模型输出与真实系统知识保持一致。
7、使用嵌入和向量搜索实现语义检索
传统关键词搜索失败，因为它依赖精确标记匹配。嵌入通过将文本转换为捕获语义意义的高维向量来解决这个问题。相似的概念在向量空间中彼此更接近。这使得基于意义而非精确关键词的相似性搜索成为可能。向量搜索高效检索最相关信息，即使措辞不同。这提高了检索准确性和模型推理。嵌入是可扩展检索系统的基础。没有嵌入，检索变得脆弱且不可靠。基于嵌入的检索允许 LLM 高效且一致地基于相关上下文进行推理。
8、通过检索层过滤信息来控制模型上下文
提供太多信息会降低模型性能。模型必须关注其上下文窗口内的所有标记。不相关信息引入噪声并降低推理准确性。检索层通过过滤和仅提供相关信息来解决这个问题。这提高了推理效率和准确性。上下文控制确保模型只关注相关信息。这提高了可靠性和可扩展性。检索层在你的数据和模型之间充当知识过滤机制。可靠的系统有意识地控制上下文，而不是直接将原始数据提供给模型。
9、要求来源 grounding 和归属以提高输出可靠性
减少幻觉最有效的方法之一是要求模型引用其来源。这迫使模型将推理基于检索到的信息，而不是生成不支持的归属。来源归属提高了信任、透明度和可靠性。它还允许验证模型输出。这在错误信息可能产生严重后果的企业系统中尤其重要。要求归属使生成与可用证据保持一致。可靠的系统通过要求模型明确引用来源数据来强制执行基于证据的推理。
10、当任务依赖于实体关系时使用基于图的检索
向量搜索检索相似文档，但不能有效表示实体之间的关系。许多现实世界系统涉及关系，如用户交易、产品依赖或知识图。基于图的检索明确表示关系。这允许模型推理实体之间的连接。图形检索在关系任务中提高了推理准确性。这使得比单纯向量搜索更深入的推理成为可能。可靠的系统在任务需要关系理解时使用图形检索。这显著提高了系统智能和可靠性。
11、将模型连接到工具，以便检索数据并执行操作
LLM 是推理引擎，不是执行引擎。没有工具访问权限，它们无法查询数据库、调用 API 或检索实时系统数据。工具集成允许模型与真实系统交互。例如，模型可以查询数据库、检索指标或调用 API。这提高了准确性，因为答案来自真实数据而非预测。工具集成将模型从静态生成器转变为交互式推理系统。可靠的系统将模型与外部工具集成以实现真实世界功能。
12、将工具使用与推理结合以实现可靠的任务执行
仅仅集成工具是不够的。模型必须推理何时以及如何使用工具。这需要将工具执行与推理结合。例如，检索数据库记录只有在模型能够正确解释和分析这些记录时才有用。将推理与工具访问结合实现任务执行。这将模型转变为能够与真实基础设施交互的智能系统。可靠的系统紧密集成推理和工具使用。
13、用明确的职责和约束定义清晰的代理角色
代理在角色明确定义时表现最佳。模糊的职责增加推理复杂性并降低可靠性。例如，负责检索客户数据的代理应该只关注检索。明确的角色定义约束推理空间并提高执行可靠性。这减少了意外行为。可靠的系统明确定义代理角色。这提高了可预测性和性能。
14、设计目标聚焦的代理，而不是广泛的职责
广泛的代理职责增加推理熵并降低可靠性。狭窄目标的代理表现更可靠，因为它们的推理范围是有限的。例如，分离的检索代理、分析代理和报告代理比单一通用代理表现更好。狭窄的范围提高了准确性和可预测性。可靠的代理系统由具有专注目标的专门代理组成。
15、在多代理系统中分配专门角色以提高可靠性
多代理系统通过分工提高可靠性。例如，一个代理规划任务，另一个执行任务，还有一个评估结果。这减少了推理复杂性并提高了性能。角色专业化允许代理专注于特定任务。这提高了整体系统可靠性。多代理系统反映了现实世界的工程团队，其中专门角色提高性能。
16、记录提示、响应和系统交互，使故障可观察
大多数 LLM 系统静默失败。没有日志，你就无法诊断故障发生的原因。日志捕获提示输入、模型输出、工具调用、延迟和错误。这将系统从黑盒转变为可观察系统。可观察性允许工程师识别提示弱点、检索失败和推理错误。日志还通过跟踪延迟和令牌使用情况来支持性能优化。可靠的系统将日志视为核心基础设施，而不是可选工具。没有日志，提高系统可靠性就变成了猜测。日志对于调试、评估和长期系统改进至关重要。
17、构建评估数据集以客观衡量系统性能
可靠的工程需要可衡量的性能。评估数据集提供结构化的输入输出对，允许系统测试 LLM 系统。这些数据集暴露失败模式并支持提示优化。没有评估数据集，提示设计变得主观且不可靠。评估数据集允许工程师衡量准确性、一致性和可靠性。这支持持续的系统改进。可靠的 LLM 系统依赖评估基础设施来客观验证系统性能。评估将提示工程转变为可衡量的工程学科。
18、持续评估输出以及早发现可靠性问题
评估不是一次性任务。随着提示、检索系统或数据源的变化，模型性能可能会下降。持续评估确保系统长期可靠性。这允许工程师及早发现回归。持续评估支持主动可靠性改进。可靠的系统将评估管道集成到生产工作流中。这确保了一致的系统性能。持续评估对于维护生产级可靠性至关重要。
19、使用合成数据扩展评估覆盖范围
评估数据集通常规模有限。合成数据生成允许工程师高效扩展评估覆盖范围。LLM 可以生成暴露边缘情况的真实测试用例。这提高了系统鲁棒性。合成数据允许更快的测试和评估迭代。这提高了系统可靠性。可靠的系统使用合成数据来加速评估和测试。
20、像软件工件一样跟踪提示版本和性能
提示直接影响系统行为。小的提示更改可能引入意外的失败。版本控制提示允许工程师跟踪更改并衡量性能影响。提示版本控制支持在发生故障时回滚。这提高了系统稳定性。可靠的系统像对待软件工件一样对待提示。提示版本控制提高了可靠性并支持系统性提示优化。
21、使用反思提高输出准确性和逻辑一致性
反思允许模型评估自己的输出。这提高了推理可靠性。反思引入了一个反馈循环，模型可以在其中审查和纠正错误。这显著提高了输出准确性。反思提高了逻辑一致性并减少了推理错误。可靠的系统结合反思来提高输出质量。
22、使用护栏防止不安全、不正确或无效的输出
LLM 概率生成输出。护栏强制执行安全和正确约束。护栏包括输入验证、输出过滤和策略执行。护栏防止不安全或无效的输出。可靠的系统使用护栏来确保安全的系统行为。护栏提高了可靠性和安全性。
23、在沙盒环境中执行模型生成的代码
模型生成的代码引入执行风险。沙盒环境隔离执行并防止基础设施损坏。沙盒支持安全的自动化和实验。可靠的系统隔离执行环境。这防止了意外的系统损坏。
24、使用顺序模型调用而非复杂的单提示执行
复杂推理任务在分解为顺序步骤时表现更好。顺序模型调用提高了可靠性和可观察性。这提高了推理准确性并允许故障检测。可靠的系统使用顺序推理工作流，而不是强制单提示执行。
25、像分布式系统一样对待 LLM 系统
LLM 系统表现得像具有概率组件的分布式系统。可靠性需要结构化架构、可观察性和控制。可靠的系统使用检索、评估、日志和护栏来确保稳定性。系统架构决定可靠性，而不是模型大小。
大多数工程师像对待工具一样对待 LLM，专注于提示词，但可靠的 AI 系统来自工程学科，而不是提示词实验。你在本文中学到的关于结构化提示、检索基础、工具集成、提示链、评估管道、护栏和反思的最佳实践不是优化。它们是可靠性的基础。只有当你控制输入、约束推理、评估输出并将它们集成到结构化系统架构中时，LLM 才会变得可预测。模型本身只是一个组件。可靠性来自你围绕它构建的系统。尽早采用这些实践的工程师将超越演示，构建可靠的生产级 AI 系统。
原文链接: 25 LLM Best Practices I Believe Every Engineer Should Learn Early
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