每个大型语言模型应用面临的3个隐形风险及其防范方法

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原文链接：https://machinelearningmastery.com/the-3-invisible-risks-every-llm-app-faces-and-how-to-guard-against-them/

原文作者：Jason Brownlee

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构建和部署大型语言模型（LLM）应用是一项令人兴奋的挑战。虽然我们已经非常关注那些显而易见的风险，比如幻觉（hallucinations）和提示词注入（prompt injection），但总有一些不那么明显、难以察觉的风险，它们会悄无声息地损害你的应用。如果你没有主动防御这些隐形风险，你的LLM应用可能会以意想不到的方式失败。

本文将介绍LLM应用面临的三个不那么明显的风险，并探讨如何构建防御机制来应对它们。

1. 隐性偏见（Implicit Bias）

大型语言模型是在庞大的互联网文本数据上进行训练的。这些数据不可避免地包含了人类社会中固有的偏见，包括性别、种族、文化等方面。当这些模型被部署到需要做出决策的应用中时，这些隐性偏见可能会导致不公平或歧视性的输出。

什么是隐性偏见？

隐性偏见是指模型在无意中偏向于某些群体或观点，而非有意为之。例如，一个招聘助手模型可能会在处理简历时，无意识地更青睐某些特定性别的候选人，即使提示词中并未明确要求这样做。

如何防范隐性偏见？

防范隐性偏见需要采取多层次的策略：

• 数据审计和清洗： 在微调或应用开发阶段，仔细审查训练或用于检索增强生成（RAG）的数据集，以识别和减少明显的偏见。
• 提示词工程（Prompt Engineering）： 在系统提示中明确指示模型避免偏见，并要求其保持中立和公平。例如：“在生成所有响应时，必须保持完全中立，避免任何性别、种族或文化偏见。”
• 对抗性测试（Adversarial Testing）： 使用专门设计的测试集来挑战模型的公平性。创建包含不同人口统计学信息的测试案例，并评估模型的响应是否一致且公平。
• 输出后处理（Output Post-Processing）： 实施检查机制来标记或修改可能含有偏见的输出。虽然这不能根除偏见，但可以作为一道安全网。

2. 上下文窗口限制（Context Window Limitation）

LLM的上下文窗口，即模型在单次交互中可以处理的最大Token数量，是一个关键限制因素。虽然现代模型（如GPT-4 Turbo）拥有巨大的上下文窗口（128K Token），但在处理极长文档或复杂、多步骤任务时，仍然可能超出限制或导致性能下降。

上下文窗口如何成为风险？

当输入信息超过上下文窗口时，模型会截断信息，导致关键数据丢失。即使在窗口内，“迷失在中间”（Lost in the Middle）现象也可能发生，即模型更倾向于关注上下文的开头和结尾部分，而忽略中间的信息。

如何防范上下文窗口限制？

管理上下文窗口的策略主要集中在优化信息输入和摘要上：

• 智能信息检索： 对于RAG应用，使用先进的向量数据库和检索算法，确保只将最相关的少数文档片段包含在提示中，而不是全部文档。
• 上下文摘要（Context Summarization）： 在将长文本输入模型之前，先用LLM或其他方法对其进行摘要，只传递核心信息。
• 分块处理（Chunking and Iteration）： 将大型任务分解为多个小步骤，并在每个步骤完成后将结果汇总到下一个步骤的提示中，以迭代的方式处理长内容。
• 监控Token使用量： 持续监控应用中实际消耗的Token数量，并设置警报，以便及时发现超出预期的使用情况。

3. 工具调用失败（Tool Calling Failure）

许多现代LLM应用依赖工具调用（Tool Calling）（也称为函数调用或Agentic Workflows）来扩展模型的能力，例如调用外部API、运行代码或访问数据库。工具调用使得LLM可以与外部世界交互，但这也引入了一个新的失败点：工具本身或调用过程可能会失败。

工具调用失败的类型

工具调用失败可能表现为多种形式：

1. 模型选择失败： 模型未能正确识别何时应该调用工具，或选择了错误的工具。
2. API/工具执行失败： 外部API返回错误（如404, 500错误），或工具代码执行时抛出异常。
3. 输入参数错误： 模型生成的参数格式不正确，导致外部工具无法解析。

如何防范工具调用失败？

健壮的工具调用机制需要严格的验证和错误处理：

工具调用失败的防御核心是确保健壮的错误处理和回退机制。

• 输入验证和规范化： 在将模型生成的参数传递给工具之前，对其进行严格的Schema验证和类型检查。
• 详细的工具描述： 为工具提供清晰、无歧义的说明，包括预期的输入参数、返回格式和潜在的错误情况。
• 重试和退避策略： 对于瞬时网络错误或API限速，实现自动重试机制，采用指数退避策略，避免短时间内重复请求。
• 异常捕获和报告： 确保所有工具调用都被Try/Catch块包裹，并在工具执行失败时，将失败信息反馈给LLM，让其尝试另一种方法或向用户清晰地解释问题。

通过主动识别和防御这些隐性风险——隐性偏见、上下文窗口限制和工具调用失败——开发者可以构建出更可靠、更安全、更值得信赖的LLM应用，避免在生产环境中遭遇不可预见的挫折。

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