LLMOps生产部署10大工程实践：1.提示词版本管理（Git-backed提示词仓库；PromptLayer/LangSmith追踪提示词版本和效果）；2.输出质量监控（LLM-as-Judge在线评分；人工抽样评估；Ragas框架RAG质量追踪）；3.成本优化（请求缓存（语义缓存，相似问题复用答案）；路由到最便宜的满足需求的模型；批量处理非实时请求）；4.A/B测试框架（提示词A/B测试；模型切换影子测试；流量分流实验）；5.安全防护（输入验证过滤有害内容；提示词注入检测；输出内容安全扫描）；6.故障恢复（多模型fallback；circuit breaker；幂等设计）；7.延迟优化（流式输出改善感知延迟；关键路径识别和优化；边缘缓存）；8.可观测性（追踪每个LLM调用的token、延迟、成本；异常模式告警）。