许多技术专业人士认为集成大语言模型（LLM）是个简单过程——只需连接API即可运行。但Wallarm的实战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。

本文分享我们将前沿AI集成到安全产品中的历程，也向直面每个挑战的Wallarm工程师致敬——他们经常需要处理非现成或默认不安全的技术。

1. 完美提示的神话

早期我们曾相信“完美提示”的神话：只要提示写得足够好，LLM就能准确回答任何问题？遗憾的是，即使是最简单的任务，最优提示仍会出错——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”。工程师建立了每个LLM输出都需经过多次验证的流水线，通常通过附加模型和对抗模块实现。我们借鉴集成理论，并依托微软、DeepMind等机构的最新研究（如Reflexion、AutoGPT）来支撑工作。

例如在分类攻击载荷时，第一个LLM做出判断，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。这种分层架构不是锦上添花，而是必要措施。

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。

2. LLM是最佳提示工程师

作为创始人，最令我震撼的时刻是工程师展示：在结构化反馈下，LLM能比任何人类（包括资深提示工程师）更好地调优自身提示。

具体流程：向模型输入其失败案例及修订提示的元指令，输出经审查测试后常被直接部署。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。这得到Self-Refine、Promptbreeder等论文支持，我们的实践也证实了这一点。

切勿将此过程误解为放弃控制。关键在于利用模型的迭代优势，承认新工具在某些任务上确实更胜一筹。

3. 提示需要专属CI/CD

部署新后端API时，没人会不做测试、日志和回滚策略就推送到生产环境。但许多团队发布提示更新时却零验证。

在Wallarm，我们像对待代码一样处理提示。每次变更都需经过针对数千历史工件、已知威胁模式和边缘案例的回归测试。我们在正式部署前进行影子部署，同时评估准确性和语义漂移。

通过这种方式，我们捕获了无数边缘案例回归。例如某个提示对近期典型输入表现良好，却静默失效于半年前遇到的关键稀有攻击载荷。除非专门测试，否则这些故障不会显现，因此自动化历史回归测试至关重要。

教训在于：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。

4. 代币经济一夜剧变

人们容易沉迷于代币成本、API配额和模型定价。但根据我们经验，这些数字的变化速度远超任何路线图的更新速度。

真正的优先级不是成本节约，而是能力。最具影响力的生产成果来自优先考虑模型质量，即使暂时意味着更高开支。正如我们所见，随着供应商发布更高效模型，相同LLM功能可能在数月后成本降低十倍。

思考逻辑：质量与正确性优先，经济性自会跟进。

5. 最难部分仍是人力

关键结论：瓶颈不在LLM本身，而在于使用它的思维方式。

我曾见优秀工程师因几次糟糕输出就认定LLM不可信。但这些系统如同初级工程师：需要指导、反馈和防护栏。LLM能无限学习、永不疲倦且快速改进——但前提是团队具备支持它们的耐心和流程。

在Wallarm，我们建立文档、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，而是构建迭代、测试和学习流程，将LLM视为队友而非神奇预言家。最终，模型效果取决于部署它的团队。

致谢

作为CEO，很多日子会感到工作抽象——全是战略、数字和融资材料。但见证工程团队在工具不成熟、方案未成型、威胁真实存在的领域开拓创新？这令人敬畏。

Wallarm工程师不仅使用LLM，更站在客户与 adversaries 之间——后者正学习使用相同模型进行攻击、规避和越狱。我们等不起完美工具，而是亲手构建、压力测试并提升其安全性。

致团队：感谢你们的胆识、怀疑精神和拒绝走捷径。你们是客户安眠的保障。

致社区：AI安全的未来不会独自建成。如果您正在生产环境试验LLM，我们期待交流经验。