生产环境中LLM的五大残酷真相

许多技术从业者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的实战经验证明事实远非如此。通过严格测试与迭代，我们的工程团队揭示了安全高效部署LLM的多个关键洞察。

本文分享我们将前沿AI集成到安全产品的历程，也致敬Wallarm工程师直面每个挑战的勇气——他们常需处理非现成且默认不安全的技术。若您正面临类似复杂场景的工程领导者或AI实践者，希望我们的经验能提供指引。

1. 完美提示的迷思

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。因此我们绝不满足于“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（常通过附加模型和对抗模块）。我们从集成理论汲取灵感，并依托微软、DeepMind及Reflexion、AutoGPT等最新研究支撑工作。

例如分类攻击载荷时：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。这种分层架构绝非锦上添花，而是必要措施。

核心教训：生产中安全性是乘数而非加数。单一提示永远不够。

作为创始人，最令我谦卑的时刻是工程师展示：给定结构化反馈的LLM，能比任何人（包括最资深的提示编写者）更优地调校自身提示。

运作机制：向模型输入自身失败案例及修订提示的元指令。输出经审查、测试后常被部署。改进曲线显著——提示修订更快、更可靠且更具创造性。Self-Refine、Promptbreeder等研究及我们自身经验均证实这点。

别将此过程误解为放弃控制。这是利用模型优势进行迭代，并承认新工具在某些任务上更具优势。

发布新后端API时，无人会未经测试、日志和回滚策略就推至生产。但许多团队发布提示更新时却零验证。

在Wallarm，我们视提示如代码。每次变更都针对数千历史工件、已知威胁模式和边缘案例进行回归测试。我们在投入生产前影子部署提示，同时测量准确性和语义漂移。

借此我们捕获了无数边缘案例回归。例如某提示对近期或典型输入表现良好，却静默失效于半年前遇到的关键稀有攻击载荷——除非显式测试，否则这些故障不会显现，故自动化历史回归测试至关重要。

核心教训：持续测试与监控提示至关重要。安全领域，信任需赢得而非假设。

人们易沉迷于令牌成本、API配额和模型定价。但据我们经验，这些数值变化快于任何路线图跟进速度。

真正优先级非成本节约，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支出。正如我们所见，相同LLM功能可能数月后因供应商发布更高效模型而成本降为十分之一。

请谨记：质量与正确性优先，经济性自会跟随。

关键要点：瓶颈非LLM本身，而是围绕它的思维模式。

我曾见杰出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：需要辅导、反馈和防护栏。LLM可无限学习、永不疲倦且快速改进——但前提是团队具备支持它们的耐心与流程。

在Wallarm，我们构建文档、反馈循环和共享内部工具以支持LLM开发。工程师不期望完美，而是建立迭代、测试和学习流程，将LLM视为队友而非魔法预言。最终，模型效果取决于部署团队。

作为CEO，许多日子工作感觉抽象：全是战略、数字和投资者文档。但见证工程团队在工具不成熟、剧本未编写且威胁真实的领域开拓？这令人谦卑。

Wallarm工程师不仅使用LLM，更屹立于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。我们等不起完美工具，而是亲手构建、压力测试并增强其安全性。

致团队：感谢你们的胆识、怀疑精神和拒绝捷径。你们是客户安眠的保障。

致更广社区：AI安全未来非独力可建。若您正在生产环境试验LLM，我们期待交流心得。

作者：Ivan Novikov
网络安全专家，曾与谷歌、Facebook、Twitter等顶级科技公司合作。Blackhat演讲者，拥有逾十年网络安全经验，精通系统工程、安全分析与解决方案架构，全面掌握多种操作系统、编程语言和数据库管理，擅长脚本开发、DevOps与Web开发。