RESEARCHarXiv CS.AI·vor 27T
Rethinking LLMOps for Fraud and AML: Building a Compliance-Grade LLM Serving Stack
Dieses Forschungspapier schlägt einen spezialisierten LLMOps-Stack für Betrugserkennung und AML-Compliance vor, der deren spezifische Serving-Anforderungen im Vergleich zu generischen Chat-Workloads berücksichtigt. Der Stack integriert verschiedene fortschrittliche Techniken, um evidenzreiche, schemabezogene Prompts effizient zu verarbeiten und eine Compliance-gerechte Leistung mit selbst gehosteten Open-Weight-LLMs zu gewährleisten.
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