Dean Pleban与Liron Itzhakhi Allerhand深入探讨了将大型语言模型投入生产环境所需的关键实践。内容涵盖如何定义明确需求、为检索增强生成（RAG）准备数据、设计有效提示词，以及使用具体指标评估模型性能。对话深入讨论了敏感数据管理、避免数据泄漏的策略，并强调清晰输出和明确用户意图的重要性。此外还探讨了未来趋势，包括上下文学习以及基础模型与垂直应用解耦的技术方向。

（附：提供视频观看和音频收听选项）