释放大型语言模型的潜力：实现实时、企业级部署的蓝图

arXiv cs.LG 论文
llm llmops rag continual-learning real-time enterprise deployment

摘要

这篇arXiv论文提出了一种统一的LLMOps架构，用于实时、企业级LLM部署，集成了数据摄入、持续学习、RAG和反馈循环。它引入了AIPO、STAR+FAR和SAGE等组件，以解决受监管行业中知识过时、幻觉和延迟-成本权衡的问题。

arXiv:2608.00419v1 公告类型：新 摘要：大型语言模型在实时、受监管的环境中部署时，面临知识过时、灾难性遗忘、幻觉和反馈循环薄弱等问题。我们提出了一种统一的、模式驱动的LLMOps架构，将实时数据摄入、持续学习、检索增强生成（RAG）和人在回路的反馈集成到单一操作管线中。四项贡献对应既定的软件设计模式：一种自适应摄入模式编排器（AIPO），通过FreshStreamBench进行评估；STAR+FAR持续学习，采用稀疏时间适配器路由和新鲜度感知重放；SAGE，一种SLO感知的自适应检索策略，预测每次查询的段落预算以满足尾部延迟目标；以及一个带RLHF触发器的自动化反馈驱动收敛阶段。该结果减少了延迟-成本-准确性权衡，同时支持医疗保健和金融等高风险行业的可审计性和回滚。
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缓存时间: 2026/08/04 07:41 

# 释放大型语言模型的潜力：面向实时、企业级部署的蓝图
来源：https://arxiv.org/abs/2608.00419
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> 摘要：在实时、受监管的环境中部署的大型语言模型面临知识过时、灾难性遗忘、幻觉以及反馈回路薄弱等问题。我们提出了一种统一的、模式驱动的 LLMOps 架构，将实时数据摄取、持续学习、检索增强生成（RAG）和人在回路反馈集成到单一操作流水线中。四项贡献对应成熟的软件设计模式：自适应摄取模式编排器（AIPO），通过 FreshStreamBench 进行评估；STAR+FAR 持续学习，采用稀疏时间适配器路由和新鲜度感知回放；SAGE，一种 SLO 感知的自适应检索策略，预测每次查询的段落预算以满足尾延迟目标；以及一个自动化的、反馈驱动的收敛阶段，带有 RLHF 触发机制。该成果在降低延迟-成本-准确性权衡的同时，支持医疗保健和金融等高风险行业的可审计性和回滚。

## 提交历史

来自：Muhammad Faizan Raza \[查看电子邮件（https://arxiv.org/show-email/71e45c24/2608.00419）\] **\[v1\]** 2026年8月1日星期六 03:40:22 UTC（543 KB）

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