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#reliability
9 篇文章
tutorials
像测试代码一样测试你的提示词
提示词是发布给用户的代码。就该这样对待它——配上测试用例、一条基线,以及每次改动前的回归检查。
#evaluation#testing#prompting
06-05 08:33·7 分钟
tutorials
为 AI 回答添加引用
引用能把一个无法验证的回答变成可核查的回答。本文讲解如何让模型引用来源，并且诚实地引用。
#citations#grounding#rag
05-13 17:25·7 分钟
tutorials
减少幻觉：一份实用清单
当任务诱导模型编造时，它就会编造事实。这份清单列出真正能减少幻觉的做法，同时不假装你能彻底消除它们。
#hallucinations#reliability#grounding
05-03 10:46·7 分钟
research
无需恐慌地理解幻觉
一个会编造内容的语言模型并没有出故障——它正是在做自己被造出来要做的事。本文讲清楚幻觉为何发生，以及如何驾驭它。
#hallucination#grounding#reliability
04-23 18:05·7 分钟
tutorials
优雅地处理错误与超时
模型调用会失败、会卡住、会被限流。一份关于重试、超时、降级和故障安全行为的实用指南，让你的 AI 功能保持可靠。
#reliability#errors#timeouts
04-21 12:49·7 分钟
tutorials
写一条真正管用的系统提示词
系统提示词在对话开始之前就立好了规则。本文教你如何写出一条能扛住各种真实输入、而不只是在演示里好看的系统提示词。
#system-prompt#prompting#reliability
04-14 16:30·7 分钟
use-cases
AI 智能体在工作中：真实任务与演示秀场
智能体的演示令人目眩，部署却让人清醒。本文讲清在工作中真正奏效的是什么、什么会崩塌，以及如何分辨二者。
#agents#automation#tools
04-13 17:23·7 分钟
tools
速率限制与重试：构建有韧性的 LLM 调用
托管 LLM 会以寻常的方式失败——限制、超时、瞬时错误。一点点重试纪律，就能把一个脆弱的集成变成一个可靠的。
#rate-limits#retries#reliability
04-10 08:22·7 分钟
models
为什么同一条提示词跑两次结果会不同
同一条提示词发两次，你常会得到两个不同的答案。这是设计使然，不是 bug——而懂得为什么，能告诉你何时该去控制它。
#sampling#temperature#determinism
04-04 15:31·7 分钟