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我让大模型帮我答用户的专业问题,它一本正经地编了个根本不存在的政策条款,还说得有理有据,我对着大模型的幻觉排查了大半天的复盘
做了个用大模型回答用户产品政策问题的智能客服,测试时对答如流、专业又自信就上线了。没几天客诉来了:有用户拿着机器人给的"退款政策第7条"来理论,可我们政策里压根没有第7条,那段话连条款号带数字都是机器人凭空编的,还编得有模有样、语气笃定,用户全信了。排查大半天才理解大模型绕不开的本质问题——幻觉:它本质是个"按概率预测下一个词"的文本生成器,目标是生成流畅合…- 3
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AI 功能上线一个月财务找上门说账单是预估的好几倍、而我们对自己每天到底花了多少钱完全无感:大模型 API token 成本失控的避坑复盘
这次事故不是系统崩了而是钱包崩了。我们一个 AI 功能上线大概一个月后财务的同事找上门来语气凝重:你们那个用大模型的功能这个月的 API 账单是当初预估的好几倍超预算了。我当时还有点懵:不就是个调用大模型的功能吗平时看着请求量也不算特别大怎么会烧掉这么多钱?可账单是实打实的远超我们最初拍脑袋估算的成本。排查下来我们的钱主要漏在了三个我们当初完全没在意的地方:第一我们每次调用大模型都带了一个又长又啰…- 4
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让大模型返回JSON给程序处理,开发全过上线却偶发解析失败,捞出原始返回一看JSON五花八门包代码块加客气话:大模型结构化输出避坑复盘
我们做了个功能让大模型把一段非结构化的文本提取成结构化的 JSON 再交给后端程序去处理,开发时测了十几条效果完美 JSON 解析得妥妥的就高高兴兴上线了。可上线没多久后端的告警就开始零星地响——JSONDecodeError 解析失败。我很纳闷:同样的代码同样的调用为什么有的能解析有的就报错?我把那些解析失败的大模型实际返回的原始内容捞出来一看真是哭笑不得,大模型返回的 JSON 五花八门:有的…- 0
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Agent 总用错工具:工具描述就是提示词避坑复盘
我们做了一个能调用几十个内部工具的 AI 客服 Agent,查订单查物流查商品改地址申请退款,几乎把后台能力都包装成工具挂上去,满心期待它像个全能客服自动调对应工具去办事。可上线一测问题百出:用户问我的订单到哪了它却去调了搜索商品的工具,用户想退款它调了查询物流,有时明明有专门工具能干这事它偏不用反而自己瞎编参数去调不相干的工具。它不是不工作,而是频繁地自信地用错工具。我一开始以为是大模型太笨,又…- 0
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RAG 答非所问别急着换模型:检索优化避坑复盘
我们花一个多月做了一个基于 RAG 检索增强生成的企业知识库问答机器人,把公司几千篇内部文档喂进去让员工用自然语言提问、由大模型结合文档回答。Demo 阶段效果惊艳,可一上线给全公司用投诉就来了:它答非所问、它在一本正经地胡说、明明文档里写得清清楚楚的东西它却说找不到。我一开始的反应和很多人一样——是不是大模型不够聪明?于是换了更大的模型、反复打磨提示词,可效果只是略有改善,那种驴唇不对马嘴的回答…- 0
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Agent 一夜烧穿钱包:自主 Agent 护栏避坑复盘
那天早上我是被一条账单告警短信叫醒的:调用大模型的 API 账户一夜之间烧掉了平时一整周的额度。爬起来打开后台一看愣住了——一个前不久才上线的自动化运营 Agent,从凌晨两点多开始就一直在疯狂调用大模型,几个小时发起了上万次请求,而它本该处理的任务其实十分钟就该结束。它没崩溃没报错,而是以一种更烧钱的方式活着:陷入了死循环,反复调用同一个工具、反复失败、又反复重试,像一只困在玻璃窗前的苍蝇对着同…- 0
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AI 报告总是说一半:大模型输出被截断避坑复盘
我们做了个让 AI 生成长篇分析报告的功能,上线后用户陆续反馈一个诡异现象:报告经常生成到一半就戛然而止,有时是一段话说到中间突然断掉,有时更糟——本该返回一段结构化 JSON 给前端渲染,结果吐出来的是一个写到一半、括号都没闭合的残缺串,前端解析直接报错白屏。我盯着日志查了大半天,模型没报错、网络也正常,内容就是莫名其妙地"说一半"。直到我把返回结构翻了个底朝天,才在一个一直…- 8
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放量就 429 账单还暴涨:大模型 API 生产化避坑
我们给一个功能接入大模型 API:用户提交内容后端实时调 LLM 分析返回结果,灰度时一切美好响应又快又准。可一旦放量真实流量涌进来两件事同时炸了:一是接口大面积失败、日志铺天盖地 429 Too Many Requests 被服务商限流了,二是月中财务找上门说这功能的 API 费用几天就烧掉一大笔预算照势头月底要爆表。一边大量请求失败一边花钱如流水,我被这又贵又不稳的双重暴击逼着重新审视调用姿势…- 0
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让大模型返回 JSON 却偶发崩溃:LLM 结构化输出避坑
我们有个功能用大模型把用户的自然语言描述抽取成结构化 JSON,后端再拿它去走下单流程,开发时测了几十条模型乖乖吐 JSON、解析入库一气呵成。可上线后监控里开始零星冒出 Unexpected token in JSON,每一次报错都意味着一个用户请求在最后一步崩掉。把失败的原始响应捞出来一看哭笑不得:模型大部分时候返回纯 JSON,可总有些时候自作主张加料——有时把 JSON 裹在 markdo…- 0
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Agent 烧穿账单、死循环狂奔:工具调用避坑复盘
我们上线了一个能调工具的 AI Agent:用户提需求,它自己规划步骤、挨个调用我们提供的工具,拿到结果再决定下一步,直到完成任务,demo 演示惊艳得很。可上线没几天两件事让我后背发凉:一是某天 token 消耗突然暴涨几十倍,二是监控里冒出几个永远不结束的会话,一个简单请求 Agent 在后台默默跑了上千轮工具调用,把 CPU 和额度一起烧穿。扒开失控会话的日志,景象堪称荒诞:Agent 调一…- 0
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不是模型幻觉:RAG 知识库问答自信胡说的排查
我们做了个挺受欢迎的内部知识库问答机器人,把几千篇文档灌进向量库,用户大白话提问,它检索片段连同问题喂给大模型生成回答,上线口碑很好。直到某天客服截图来问:它说退款政策是 30 天无理由,可我们明明写的是 7 天。机器人不光答错,还答得无比笃定,连"根据公司政策"都加上了——这种一本正经的胡说,语气和正确答案时一模一样,用户根本分辨不出。我第一反应是模型幻觉、想换个更强的模型,…- 0
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大模型 Token 完全指南:从一次"账单翻倍、按字数算却报上下文超限"看懂 Tokenizer 与 Token 计费
2024 年我做一个大模型应用要把一批用户文档喂给 LLM 做摘要和问答。第一版我做得很省事成本怎么估按字数。我数了数文档大概多少字乘以一个单价算出一个月大概多少钱上下文会不会超也按字数。我心里有个数模型上下文 8K 那我就把 prompt 控制在八千字以内。本地测了几篇真不错摘要质量不错也没报错。我心里很踏实token 嘛不就是字数按字数估一估八九不离十。可等这套东西真正上线跑起真实的文档流量一…- 0
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大模型采样参数完全指南:从一次"同样的 prompt 每次答案都不一样、调高 temperature 就胡说"看懂 temperature 与 top_p
2024 年我做一个大模型应用里面有好几个用 LLM 的地方一个把用户反馈分类一个从订单文本里抽字段还有一个给用户生成营销文案。第一版我做得很省事不管哪个场景我都直接调接口只传 prompt 采样参数一个都不设全用默认值。本地测了测真不错分类分得对字段抽得准文案也写得有模有样。我心里很踏实调大模型嘛把 prompt 写好调一下接口不就行了。可等这套东西真正上线被反复调用一串问题冒了出来。第一种最先…- 0
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RAG 查询改写完全指南:从一次"用户随口一问就检索跑偏、多轮对话直接失忆"看懂 Query Rewriting
2024 年我做一个 RAG 知识库问答检索这一步我自以为已经做得不错了文档分好了块检索也加了重排序。可检索的入口第一版我做得很省事用户在对话框里问什么我就把那句话原样拿去做向量检索。本地我自己测了测真不错我问数据库连接池怎么配置它准准地检索到讲连接池配置的那一段。我心里很踏实RAG 检索嘛用户问什么我就拿这句话去检索不就行了。可等这个问答真正上线面对真实用户五花八门的问法和多轮对话一串问题冒了出…- 0
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LLM 推理服务完全指南:从一次"GPU 利用率很低、并发一高就排长队还 OOM"看懂批处理与请求队列
2023 年我做一个大模型推理服务把一个开源大模型部署在 GPU 上包一个 HTTP 接口对外提供。第一版我做得很省事来一个请求就调一次 model.generate 推理完返回。本地一个人测了测真不错发一个请求几秒就回来响应挺快。我心里很踏实模型推理嘛包成一个 HTTP 接口来一个请求调一次 generate 不就行了。可等这个服务真正上线扛起多用户的并发请求一串问题冒了出来。第一种最先把我打懵…- 5
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RAG 检索重排序完全指南:从一次"知识库明明有答案、却死活检索不出来"看懂 Rerank
2024 年我做一个 RAG 知识库问答系统检索这一步第一版我做得很省事用户提问我把问题向量化去向量库里检索出最相似的 5 段直接塞给大模型作答。本地我拿几个问题测了测真不错问什么答案就在召回的那几段里。我心里很踏实RAG 的检索嘛向量库召回 top-k 这 k 段就是最相关的直接喂给模型不就行了。可等这个系统真正上线面对用户五花八门的真实提问一串问题冒了出来。第一种最先把我打懵某个问题知识库里明…- 3
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RAG 文档分块完全指南:从一次"知识库问答读到半句话、半张表格、答案没法溯源"看懂 Chunking 策略
2024 年我做一个企业知识库问答系统用 RAG 把公司的几百份文档喂给大模型。第一版我做得很省事把每份文档按固定 500 个字符机械地切成一块块 chunk 逐块向量化存进向量库用户提问时检索出最相关的几块塞给模型作答。本地我拿几篇排版规整的文档测了测真不错问什么答什么有来有回。我心里很踏实RAG 的分块嘛就是把文档按固定长度切成一段段不就行了。可等这个系统真正上线面对公司里那些格式五花八门的真…- 3
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大模型记忆系统完全指南:从一次"AI 助手聊着聊着就忘了前面、还越聊越贵"看懂 Agent 记忆分层
2024 年我做一个 AI 对话助手要让它能记住用户记住用户说过的偏好记住之前聊到一半的事。第一版我做得很省事既然要记住那就把所有历史对话一股脑全拼进每一次请求的 prompt 里。本地我聊了十几轮测了测真不错它确实记得我前面说过的话。我心里很踏实让 AI 有记忆嘛就是把聊过的全塞进 prompt 它自然就记住了。可等这个助手真正上线被用户一聊就是几十上百轮一串问题冒了出来。第一种最先把我打懵对话…- 0
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大模型 API 并发完全指南:从一次"开 100 个线程狂调 API、结果全被 429 打回"看懂限流应对
2024 年我做一个批量处理功能要给几万条数据每一条都调一次大模型 API 去做分析。第一版我做得很省事既然要快那就开一个线程池放 100 个 worker 一起往外发请求。本地我拿几十条数据测了测真快几十条几秒钟就跑完了。我心里很踏实调大模型 API 要快嘛就是多开几个线程一起猛发发得越猛越快。可等它真正上线去跑那几万条真实数据一串问题冒了出来。第一种最先把我打懵跑了没几分钟日志里开始刷屏 42…- 0
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大模型成本优化完全指南:从一次"所有请求都打最强模型、月底账单直接翻了十倍"看懂模型路由
2024 年我做一个 AI 功能要在产品里大量调用大模型有的地方是帮用户改写一句话有的地方是把一段文本分个类也有的地方是让模型写一段复杂的分析。第一版我做得很省事既然要用大模型那就选当时最强最贵的那个模型所有请求不管难易统统打给它。本地一测效果真好不管什么任务模型都答得又准又漂亮。我心里很踏实用大模型嘛选最强的那个所有请求都打给它质量肯定最好。可等它真正上线扛着真实的流量一串问题冒了出来。第一种最…- 0
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大模型结构化输出完全指南:从一次"我让模型返回 JSON、它却回了一段夹着解释的 Markdown"看懂可靠解析
2024 年我做一个功能让大模型从一段用户输入的文本里提取出结构化信息姓名金额日期之类再交给后面的程序去用。第一版我做得很省事在 prompt 里写一句请以 JSON 格式返回拿到模型的回复直接 json.loads。本地测了几条真不错模型乖乖回了 JSON 我也顺利解析出来了。我心里很踏实结构化输出嘛不就是在 prompt 里说一句返回 JSON 然后 json.loads 一下。可等它真正上线…- 0
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多模态大模型应用完全指南:从一次"把高清照片直接发给模型、账单和错字一起爆了"看懂视觉理解
2024 年我做一个功能让用户拍一张照片模型帮他认出照片里是什么读出照片上的信息。第一版我做得很省事把用户的原图和一句话 prompt 一起塞进多模态 API 等模型回答。本地一测真神模型真的看懂了照片描述得头头是道。我心里很踏实多模态嘛不就是把图片和文字一起发给模型它就什么都能看懂。可等它真正上线跑在真实用户的照片上一串问题冒了出来。第一种最先吓到我一张普通的手机高清照片光是发给模型就烧掉了惊人…- 8
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AI 评测完全指南:从一次"改了 prompt 修好一类却搞坏另一类"看懂大模型效果怎么量化
2024 年我做一个 AI 问答功能用户提问大模型生成答案。功能跑通之后我想知道一件事它到底答得准不准。第一版我做得很省事我自己随手敲了几个问题看着模型的回答觉得嗯还行就上线了。后来每次改 prompt 换模型我还是这么干自己敲几个问题肉眼看一看。我心里很踏实AI 效果好不好自己多试几个问题不就知道了。可等它真正迭代起来一串问题冒了出来。我改了一版 prompt 修好了一类答错的问题满心欢喜上线结…- 27
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大模型微调完全指南:从一次"微调完模型把原来会的忘光了、新知识还没学会"看懂 Fine-tuning
2024 年我想让一个大模型懂我们公司的业务能准确回答产品政策流程相关的问题。我选了微调。第一版我做得很省事我把内部整理的几百条问答对导出成训练数据加载一个开源基座模型跑了十个 epoch 看着 loss 一路降下去我就以为成了。我心里很踏实微调嘛不就是准备点数据喂给模型训一训它就学会了。可等它真正用起来一串问题冒了出来。问它公司业务的问题它答得驴唇不对马嘴我以为微调能把公司知识灌进模型可几百条数…- 0
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