大模型应用上线后的监控:质量、成本、延迟与安全指标体系
大模型应用上线不是终点:模型更新、数据变化和用户行为都可能让效果悄然下降。本文介绍大模型应用的可观测性建设,包括调用链追踪、质量信号采集、成本与延迟监控、安全事件检测和告警设计,以及如何把线上问题反馈到评测和迭代中。
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大模型应用上线不是终点:模型更新、数据变化和用户行为都可能让效果悄然下降。本文介绍大模型应用的可观测性建设,包括调用链追踪、质量信号采集、成本与延迟监控、安全事件检测和告警设计,以及如何把线上问题反馈到评测和迭代中。
阅读全文 →当大模型应用从原型走向生产,提示词就不再是随手修改的一段文字,而是影响产品质量的核心资产。本文介绍提示词工程化的实践方法:版本管理、与代码解耦、评测驱动的修改流程、灰度发布与回滚,以及团队协作中的分工与规范。
阅读全文 →没有评测集,大模型应用的每次修改都只能凭感觉判断好坏。本文介绍如何从少量真实样本起步构建评测集:样本来源与覆盖、标注参考答案与评分标准、选择评估方式、持续扩充回归案例,以及让评测真正融入开发流程的方法。
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