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如何在使用 LLM 时最大限度地提高正确性和一致性行为 优化 LLM 很难。 我们与初创企业和大型企业的许多开发人员合作过，优化之所以困难，可以归结为以下原因： 了解 如何开始 优化准确率 何时使用哪种 优化方法 什么样的精度水平 才适合 生产 本文给出了一个关于如何优化 LLM 以提高准确性和行为的思维模型。我们将探讨诸如 提示工程 、 检索增强生成 (RAG) 和 微调 等方法。我们还将重点介绍如何以及何时使用每种技术，并分享一些陷阱。 在您阅读时，重要的是在心理上将这些原则与准确性对您的特定用例的意义联系起来。这似乎很明显，但制作一份需要人工修复的糟糕副本与退还客户 1000 美元而不是 100 美元之间是有区别的。在讨论 LLM 准确性时，您应该大致了解 LLM 失败会让您付出多少代价，以及成功会为您节省或赚取多少 - 这一点将在最
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