spring创建了experimental ai module，大语言模型的应用落地还有哪些事情要做?
2023-08-23 阅读 13
落地还需要做很多工程和治理工作：先确定模型与部署方式（云/本地/混合）并做性能与成本优化（量化、蒸馏、缓存、并发控制）；建立检索增强与向量索引、知识库同步和数据治理以减少幻觉；做隐私与合规处理（脱敏、访问控制、审计）和安全防护（prompt injection、内容过滤、异常检测）；完善监控与评估体系（延迟、准确性、幻觉率、数据漂移、在线A/B测试、日志可追溯）；搭建工程化流水线（CI/CD、模型版本管理、回滚、自动化微调与标注闭环）；最后关注产品体验与可解释性（提示工程、错误回退、人机协同）。按风险和价值分阶段推进即可。
更新于 2025年12月24日
