不会这8个技能，别说你会用LLM做产品

摘要：很多人一听到 LLM 就只想到“提示词工程”。事实上，要把模型从实验室带到生产环境，远不止写好 prompt 那么简单。生产级系统要求工程化、部署、优化与可观测性形成闭环，否则模型在真实场景里很容易翻车。下面把我在多个落地项目中总结出的八大核心支柱拆成清晰可操

很多人一听到 LLM 就只想到“提示词工程”。事实上，要把模型从实验室带到生产环境，远不止写好 prompt 那么简单。生产级系统要求工程化、部署、优化与可观测性形成闭环，否则模型在真实场景里很容易翻车。下面把我在多个落地项目中总结出的八大核心支柱拆成清晰可操作的要点、例子和实用 tips 逐项讲清楚，方便你直接照着做。

核心要点：把 prompt 当成可复现的工程化产物，而不是随手写的文案。为什么重要：一个结构化、可测量的 prompt 能显著降低输出歧义，提升一致性与可测试性。

实操示例：不要写：写一个手机描述

任务：生成产品描述（JSON 输出）
字段：{name, 性能, 外观, 价格, 最多3个卖点}
要求：每个卖点用短句，性能部分列出至少2项技术参数
示例：

{ "name": "示例手机", "性能": ["8GB RAM", "5000mAh"], ...}

这种结构化约束能让下游系统直接消费，不必再做复杂解析。

Practical tips：

用模板 + 变体测试（A/B 测试不同写法）。使用 Chain-of-Thought（一步步推理）仅在需要可解释的推理时启用（否则浪费 token）。保存 prompt 版本控制（git + 测试集），每次改动都测回归用例。

常见坑：把上下文混杂进 prompt，导致模型取舍困难。把提示语和规则区分清楚。

核心要点：动态注入外部信息（数据库、记忆库、工具结果等），但保持精炼与相关性。为什么重要：LLM 的“短期记忆”有限，动态上下文决定回答是否正确且不致幻觉。示例场景：客服机器人需要用户历史订单与最近交互摘要。

做法：

检索用户最近 3 次关键交互（摘要形式，不要全文）；把关键订单字段（订单号、状态、金额）作为结构化块塞进 prompt；对于长文档，先做智能检索/摘要，再注入。

Practical tips：

窗口管理：维护 sliding window（最重要的 N 条历史）或时间权重机制。检索召回与去噪：先用高召回检索，再做二次精排/过滤。限制 token：优先注入结构化小块而非大段原文。

常见坑：上下文过多（token 爆炸）或检索噪声（无关信息混入），都会导致“上下文坍塌”——模型忽视早期有价值信息。

核心要点：在特定领域数据上微调或适配，提升模型对垂类任务的表现，同时控制计算成本。为什么重要：微调能把通用模型变成“懂你业务”的模型，提升准确率与一致性。

实操流程：

数据准备：去重、格式化为（指令→响应）对，严格质量过滤。选择方法：LoRA/QLoRA 等低成本适配方法；必要时做 full fine-tune。验证：保留验证集，监控过拟合和泛化能力。部署小批量灰度，观察真实线上表现。

Practical tips：

保持多样性训练集，避免模型只背训练数据。使用混合训练（原始数据 + 新数据）以保留通用能力。做对抗样本测试，防止模型在边缘情况崩溃。

常见坑：训练数据质量差会把“错的行为”放大；忘记做回滚策略导致线上问题难以恢复。

核心要点：用向量检索与外部知识库为 LLM 提供证据，减少幻觉并提升可核查性。为什么重要：RAG 让模型“查资料”而不仅靠内部权重记忆，显著降低误报与幻觉。

实操要点：

切分策略（chunking）：根据语义与长度切分文档，避免把不相关段落混入同一 chunk。嵌入与索引：选合适的 embedding 算法和向量 DB（比如 FAISS、Milvus 等）。查询重构：把用户问题转换为更高召回的检索 query。上下文融合：用 prompt 模板把检索证据和查询合并，明确“只使用以下证据回答”。

示例 prompt 片段：

使用以下证据段（编号）回答用户问题。若证据不足，请明确说明并给出可能的下一步动作。证据1: ...证据2: ...问题: ...

Practical tips：

对检索到的段落做简单可信度评分（时间、来源、匹配度）。保持索引更新策略（增量索引或定期重建）。使用去重与相似度阈值，避免重复信息过多。

常见坑：把检索到的无关或过期信息直接塞给模型，会产生“带证据的幻觉”。