生产环境中LLM的五大残酷真相

2025年6月19日 · 3分钟阅读

许多技术从业者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——他们经常需要处理非现成或默认不安全的技朮。

1. 完美提示词的迷思

早期我们曾相信"完美提示词"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，即使是最简单的任务，最好的提示词仍会出错——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，并依托微软、DeepMind等机构的最新研究（如Reflexion和AutoGPT）。

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，而是必需方案。

核心教训：在生产环境中，安全性是乘数关系而非加数关系。单一提示词永远不够。

2. LLM是最佳提示工程师

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

运作机制：向模型输入其自身失败案例及元指令来修订提示词。输出经过审查、测试并常被部署。改进曲线非常显著——提示词修订变得更快速、可靠甚至更具创造性。Self-Refine和Promptbreeder等研究论文及我们的实践都证实了这一点。

不要将此过程误解为放弃控制。这是利用模型优势进行迭代，并认识到新工具在某些任务上确实更出色。

3. 提示词需要独立CI/CD

发布新后端API时，没有人会不经测试、日志记录和回滚策略就推送到生产环境。但许多团队发布提示词更新时却毫无验证。

在Wallarm，我们将提示词视同代码。每个变更都需针对数千历史工件、已知威胁模式和边缘案例进行回归测试。我们在投入生产前采用影子部署，同时测量准确性和语义漂移。

通过这种方式我们捕获了无数边缘案例回归。例如某个提示词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，这些故障不会显现——因此自动化历史回归测试至关重要。

核心教训：必须持续测试和监控提示词。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。但根据我们的经验，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，即使这意味着暂时更高的开支。而且正如我们所见，相同的LLM功能可能在几个月后便宜十倍，因为供应商发布了更高效的模型。

思考方式：质量与正确性优先，经济性自会跟随。

5. 最困难的部分仍在人类

关键结论：瓶颈不在LLM，而在于围绕它的思维方式。

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：需要指导、反馈和防护栏。LLM能够无限学习、永不疲倦且快速改进——但前提是团队拥有支持它们的耐心和流程。

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，模型的效果取决于部署它的团队。

致谢

作为CEO，很多日子工作感觉抽象：全是战略、数字和投资人资料。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 adversaries 之间——这些对手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，所以我们构建它们、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。你们是客户安睡的保障。

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

Ivan Novikov
漏洞猎人，与谷歌、Facebook和Twitter等顶级科技公司合作。Blackhat演讲者。拥有超过十年的网络安全经验，精通系统工程、安全分析和解决方案架构。全面理解各种操作系统、编程语言和数据库管理。专长延伸至脚本编写、DevOps和Web开发，是该领域多面手专家。