引言

自 OpenAI 发布首个模型以来，生成式 AI 的兴趣激增。基于大语言模型 (LLM) 的应用程序现处于企业思考生产力和效率的最前沿，用于构建生成式 AI 应用程序的工具和框架得到了极大的扩展。但人们仍然担心生成式 AI 输出的准确性，因此开发人员需要快速学会处理诸如此类的问题，以构建强大、可靠的应用程序。

本文介绍了提高 LLM 应用程序准确性的一些建议和技术，以及选择正确 LLM 的注意事项。

提高 LLM 应用程序准确性的建议

1. 为更智能的应用程序使用代理和编排

编排框架（如 LangChain 和 LlamaIndex）可以使用额外的工具或代理来帮助增强模型基于 LLM 的应用程序的功能。在这种情况下，代理视为插件系统，允许您将额外功能做入到应用程序中，用自然语言来表达。

这些代理可以组合起来管理和优化 LLM 功能，比如改进 AI 推理、解决偏见和集成外部数据源。代理还可以为 LLM 提供一种方法来思考它是否犯了错误以及成功完成任务所必须采取的步骤。

2. 使用矢量魔法和 RAG 来对抗幻觉

有时，您在使用的 LLM 无法访问完成预期任务所需的所有信息。这可以在提示时注入额外的信息，但大多数 LLM 限制了这些提示的大小。为了克服这种限制，LLM 可能需要使用矢量查询外部数据库，这种技术就叫检索增强生成 (RAG)。

RAG 在 LLM 应用程序的第 3 级有了用武之地，外部数据库通常使用矢量进行语义索引，这就是为什么您最近可能频频听到矢量数据库和矢量搜索工具的新闻。具有矢量数据库和矢量搜索的应用程序可以通过对庞大的非结构化数据集（包括文本、图像、视频或音频）进行分类，以实现搜索、推荐和个性化等功能。

3. 探索生成式 AI 应用程序的新范式

随着更多的开发人员利用生成式 AI 开发应用程序，我们将开始看到跨类别和垂直行业的应用程序逐渐内置基于 AI 的搜索以及对话和辅助体验。这将带来全新的应用程序范式，为最终用户提供更直观、自然和有帮助的体验。

4. 考虑环境因素

在选择 LLM 时，考虑应用程序的特定环境因素至关重要。这包括资源可用性、所需延迟、所需准确性级别以及数据隐私和合规性要求。

选择合适的 LLM

不同 LLM 具有不同的优点和缺点。在选择 LLM 时，考虑以下因素：

• 模型大小：更大通常意味着功能更强大，但速度更慢且成本更高。
• 任务性能：某些 LLM 在特定任务上表现优于其他任务。
• 成本：LLM 的使用成本差异很大，具体取决于模型大小、使用的次数和供应商。
• 可用性：并非所有 LLM 都可以公开使用，有些 LLM 具有访问限制或许可要求。

结论

通过遵循这些建议和谨慎选择 LLM，开发人员可以构建准确度高、功能强大的生成式 AI 应用程序。这些应用程序有潜力彻底改变各个行业，为企业和最终用户带来巨大的好处。

进一步阅读

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