为了避免陷入麻烦，成都软件定制开发的总体建议是应用具有明确意图和坚实基础的LLM。在没有解决一些关键基础问题之前贸然行动是浪费时间和预算以及损害利益相关者信任的最快方式之一。在做出承诺之前，请考虑以下一些基本事项。
并非每个挑战都需要LLM，即使这项技术令人印象深刻。LLM最适合处理语言密集型、高 volume 的任务，特别是在它们可以被定制或基于特定领域的数据时。但是，当问题需要情感 intelligence、深入的领域知识或严格的法规遵守时，即使是一个微调的模型可能也不够。在涉及低 ticket volume、高度敏感数据或细致的决策的案例中，由人类主导的流程或传统工具可能是更安全和更 cost-effective 的选择。关键在于知道何时使用现成的解决方案，何时进行定制，以及何时完全搁置。
LLMs 只有在输入的数据足够好的情况下才能表现出色。这句老话是正确的：输入垃圾，输出垃圾。除了纯粹的数量，我们还谈论相关性、结构和安全性。向你的团队提出这些问题进行快速评估。
您是否有高质量的非结构化数据（电子邮件、文档、聊天记录、支持日志）来微调或训练您的模型？
这些数据是否可访问、权限控制和符合隐私保护要求？
您是否能够通过RAG或本地部署等方法安全地集成敏感的商业数据？
如果你在自信地回答这些问题时感到困难，请退一步，解决任何薄弱环节。当数据分散、孤岛化或受到合规障碍的束缚时，LLM策略往往会迅速失败。许多公司面临数据挑战，这可能是你的情况，但这并不意味着你应该放弃你的LLM计划。请引入有经验的数据专家来帮助你保持正轨，并有效解决摩擦。
就像生活中的其他一切一样，LLMs 并不免费。无论你是调用 API 还是本地微调模型，费用都会累加。以下是你应该预算的费用：
计算：自定义模型可能需要GPU和编排工具来大规模管理推理。
APIs：基于使用的定价意味着每个代币都有成本。
模型更新：新版本快速发布。你有计划进行测试、验证和必要时的重新训练吗？
从小规模开始，并确保投资回报率（ROI）能够证明持续支出的合理性。例如，假设你正在推出一个由LLM（大型语言模型）驱动的电子邮件助手，而你的工程师指出API成本意外激增。结果发现，提示没有优化，也没有人监控使用情况。一个更严格的推广计划和使用治理本可以节省时间，而且肯定会节省预算。
LLMs带来了新的监管挑战。从数据隐私到知识产权，合规应始终是您的首要任务，特别是在高风险或高度监管的领域。
全球监管正在迅速发展，欧盟AI法案和ISO 42001等框架定义了负责任的AI使用标准。同时，美国各州的法律（如CCPA）正在提高数据透明度和用户权利的标准。您的业务必须为未来几年更严格的审计和问责制做好准备。
数据隐私：处理敏感或个人数据不当可能会引发漏洞或法律行动。
偏见和错误信息：训练不充分的模型可能会产生不公平或错误的输出，这可能会损害信任并引发责任问题。
IP 问题：如果输出基于版权材料，您可能处于法律灰色地带。
忽视这些要点，您可能会面临真正的商业风险。从第一天起就实施对训练数据、模型输出和可审计性的明确控制。合规性是赢得信任的关键，应成为您的AI战略的一部分。
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