让LLM分类错误变得“可挽回”的6种生产环境实现模式

这是一篇非常实用的指南，面向希望在真实生产环境中实现大规模语言模型 (LLM) 文本分类，同时又希望避免灾难性用户体验的开发者。文章重点介绍了如何利用思维链（Chain of Thought）和结构化的提示工程，将不可靠的AI输出转化为稳健且具有容错性的系统。通过将重点放在架构弹性上，而不仅仅是追求更高的基准准确率，它为现代AI应用设计提供了一份极具价值的蓝图。