分享一下我们在项目中接入语言模型代理的自我编程执行机制的实际体验。
先说结论:效果确实有提升,但没官方说的那么夸张。我们在一组典型的RAG任务上做了A/B测试,准确率提升大约15-20%,距离官方宣称的30%还有差距。可能是我们的场景比较特定。
几个实际坑: 1. API响应时间比上一代慢了约40%,需要调整超时配置 2. 输出更长了,token消耗明显增加 3. 某些边缘Case反而退化了,建议做充分测试再切
总的来说值得升级,但建议先在非核心业务上灰度。有遇到同样问题的朋友吗?
分享一下我们在项目中接入语言模型代理的自我编程执行机制的实际体验。
先说结论:效果确实有提升,但没官方说的那么夸张。我们在一组典型的RAG任务上做了A/B测试,准确率提升大约15-20%,距离官方宣称的30%还有差距。可能是我们的场景比较特定。
几个实际坑: 1. API响应时间比上一代慢了约40%,需要调整超时配置 2. 输出更长了,token消耗明显增加 3. 某些边缘Case反而退化了,建议做充分测试再切
总的来说值得升级,但建议先在非核心业务上灰度。有遇到同样问题的朋友吗?
实测效果有提升,但没官方说的那么神。API响应更慢、token消耗更大,部分边缘场景反而退步,接入前建议做好评估。
请问楼主有相关的代码示例吗?
实测15-20%提升,比官方宣称低,API响应慢40%,token消耗增加,部分边缘Case还退化了,落地需谨慎评估。
在生产环境中试过实测语言模型代理的自我编程执行机制:生产,效果还不错。
刚转型那会儿也遇到过同样的困惑,我的建议是多实践。
这个问题我之前也遇到过,蹲一个大佬解答。
实际项目中遇到过类似问题,我认为关键在于对业务场景的理解。