生产环境中LLM的五大残酷真相

许多技术专家认为集成大型语言模型（LLM）是个简单过程——只需连接API即可运行。但Wallarm的实践经验证明事实远非如此。通过严格测试和迭代，我们的工程团队发现了关于安全有效部署LLM的多个关键洞察。

本文分享我们将尖端AI集成到安全产品中的历程，也致敬那些直面每个挑战的Wallarm工程师——他们经常使用非现成或默认不安全的技术的技术工作。

1. 完美提示的神话

早期我们曾相信"完美提示"的神话：只要写得足够好，LLM就能准确回答任何问题？遗憾的是，即使是最佳提示处理最简单任务时仍会出错——有时滑稽，有时危险。

在安全领域，一次失误就意味着威胁渗透。因此我们从不满足于"一次完成"。工程师构建了流水线，每个LLM输出都经过多次验证，通常通过额外模型和对抗模块完成。我们从集成理论汲取灵感，并得到微软、DeepMind等机构最新研究（如Reflexion、AutoGPT）的支持。

例如在分类攻击载荷时，一个LLM进行判断，第二个重新评估，第三个对抗模块可能尝试"越狱"或绕过结果。这种分层架构不仅是锦上添花，更是必要措施。

核心教训：在生产环境中，安全性是乘数关系而非加数关系。单一提示永远不够。

作为创始人，最让我谦卑的时刻是当工程师展示：在结构化反馈下，LLM调整和优化自身提示的能力超越任何人类（包括最资深的提示编写者）。

运作机制：我们向模型提供其自身失败案例及修订提示的元指令。输出经过审查、测试并经常部署。改进曲线非常显著——提示修订变得更快、更可靠甚至更具创造性。Self-Refine和Promptbreeder等研究论文以及我们的实践经验都证实了这一点。

不要将此过程误解为放弃控制。这是关于利用模型的迭代优势，并认识到新工具在某些任务上确实更出色。

发布新后端API时，没有人会在没有测试、日志和回滚策略的情况下推送到生产环境。但许多团队发布提示更新时却零验证。

在Wallarm，我们将提示视为代码。每个更改都针对数千个历史工件、已知威胁模式和边缘案例进行回归测试。我们在投入生产前进行影子部署，同时测量准确性和语义漂移。

通过这种方式我们发现了无数边缘案例回归。例如某个提示在近期或典型输入上表现良好，却静默失效于半年前遇到的关键稀有攻击载荷。除非明确测试，否则这些故障不会显现——这就是自动化历史回归测试至关重要的原因。

核心教训：必须持续测试和监控提示。在安全领域，信任需要赢得而非假设。

很容易沉迷于代币成本、API配额和模型定价。但根据我们的经验，这些数字的变化速度远超任何路线图的跟进能力。

真正的优先事项不是成本节约，而是能力。最具影响力的生产成果来自优先考虑模型质量，即使这意味着暂时更高的开支。而且正如我们所见证的，相同的LLM功能可能在几个月后变得便宜十倍，因为供应商发布了更高效的模型。

思考逻辑：质量与正确性优先，经济性自会跟进。

关键要点在于：瓶颈不是LLM，而是围绕它的思维模式。

我曾见过优秀工程师在几次糟糕输出后就认定LLM不可信。但这些系统就像初级工程师：需要指导、反馈和保护栏。LLM可以无限学习、永不疲倦且快速改进——但前提是团队有耐心和流程来支持它们。

在Wallarm，我们构建了文档、反馈循环和共享内部工具来支持LLM开发。工程师不追求完美，而是建立迭代、测试和学习流程，将LLM视为队友而非神奇预言机。最终，模型的有效性取决于部署它的团队。

作为CEO，很多日子工作感觉抽象——全是战略、数字和投资者文档。但看到工程团队在工具不成熟、剧本未编写、威胁真实存在的领域取得突破？这令人谦卑。

Wallarm工程师不仅使用LLM，更站在客户与试图利用相同模型进行攻击、规避和越狱的对手之间。我们不能等待完美工具，而是构建它们、压力测试它们、让它们更安全。

致团队：感谢你们的胆识、怀疑精神和拒绝走捷径。你们是客户能够安眠的原因。

致更广社区：AI在安全领域的未来不会独自构建。如果您正在生产环境中试验LLM，我们期待交流经验。