AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理

AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理

关键词：大语言模型（LLM）、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程

摘要：在AI原生应用中，大语言模型（LLM）已成为核心“大脑”，但它的“不靠谱”行为（如虚构事实、逻辑矛盾、敏感内容输出）常让开发者头疼。本文将用“修LLM的医生”视角，从异常类型识别、检测方法到处理策略，结合生活案例与代码实战，带你掌握LLM异常检测与处理的全流程，让你的AI应用更可靠、更安全。

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背景介绍

目的和范围

随着ChatGPT、GPT-4、文心一言等LLM的普及，AI原生应用（如智能客服、内容生成工具、代码助手）已渗透到生活的方方面面。但LLM的“不确定性”像一颗隐藏的雷——它可能突然编造不存在的信息（幻觉）、说出自相矛盾的话（逻辑断裂），甚至生成违规内容（安全风险）。本文聚焦LLM在生成场景中的异常行为，覆盖检测方法（如何发现问题）、处理策略（如何解决问题）及实战落地（如何写代码