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不做 “黑盒”：企业级 LLMOps 如何让大模型应用可观测、可迭代？
生成式大模型技术快速普及之后，大量企业开始尝试大模型业务应用，都会遇到一个共性现象：Demo 演示效果惊艳，落地生产环境却问题频发，难以持续迭代优化。 在测试环境，准备好干净的测试知识库，大模型问答效果可圈可点。但上线对接企业真实业务数据之后，就开始状况频出：答案时好时坏，偶发幻觉，遇到复杂业务问题输出错误结论。 一旦回答出错，研发人员很难定位根因：到底是知识库召回片段有问题？提示词设计不合理？Agent 规划逻辑缺陷？还是底层大模型本身的局限？整个推理链路像密闭的黑盒子，只能看到输入与最终输出…
