虽然这种方法有效但它增加了不小的延

[samiul123]

虽然这些错误对人类来说微不足道但会导致解析它们的代码出错。由于10%的比例足够高我们不能忽视这些微不足道的错误因此我们着手解决这个问题。 解决这个问题的标准方法是检测到错误然后重新发提示词给大语言模型要求它在这些额外指示下纠正错误。

虽然这种方法有效但它增加了不小的延迟并且由于额外的LLM调用而消耗了宝贵的GPU算力。为了绕过这些限制我们最终编写了一个内部防御性YAML解析器。 通过对各种调用参数payload的分析我们确定了LLM常犯的错误并编写了代码来在解析之前检测和适当修补这些错误。

我们还修改了提示词以便在这些常见错误周围注入提示词以提高我 瓦努阿图电话号码列表 们修补的准确性。最终我们将这些错误的发生率降低到了约0.01%。注：这其实是用规则补足模型的不足降低成本 还在死磕的事是：构建一个统一的技能注册机制以便在我们的生成式AI产品中动态发现和调用封装为LLM友好技能的API/智能体。

注：可以想象是个技能商店智能音箱那种能够动态添加天气、音乐技能的机制 5. 保持统一的质量 团队在首月内实现了我们目标体验的80%随后又额外花费了四个月时间致力于将我们的全面体验完成度提升至95%以上——我们勤勉地工作对各个方面进行精细化调整、优化和改进。

然而我们低估了检测和减轻幻觉现象的挑战以及质量评分提升的难度注：原文是速度应该是笔误——起初迅速攀升随后便迅速达到瓶颈期。 对于那些容忍一定错误率的产品而言采用生成式AI进行构建无疑是一种令人耳目一新的直接方法。