第三章 大模型开发流程及架构_大模型开发过程

一.大模型开发流程

1. 确定目标。在进行开发前，我们首先需要确定开发的目标，即要开发的应用的应用场景、目标人群、核心价值。对于个体开发者或小型开发团队而言，一般应先设定最小化目标，从构建一个 mvp（最小可行性产品）开始，逐步进行完善和优化。

2. 设计功能。在确定开发目标后，需要设计本应用所要提供的功能，以及每一个功能的大体实现逻辑。虽然我们通过使用大模型来简化了业务逻辑的拆解，但是越清晰、深入的业务逻辑理解往往也能带来更好的 Prompt 效果。同样，对于个体开发者或小型开发团队来说，首先要确定应用的核心功能，然后延展设计核心功能的上下游功能；例如，我们想打造一款个人知识库助手，那么核心功能就是结合个人知识库内容进行问题的回答，那么其上游功能的用户上传知识库、下游功能的用户手动纠正模型回答就是我们也必须要设计实现的子功能。

3. 功能开发:

4. 验证迭代:验证迭代在大模型开发中是极其重要的一步，一般指通过不断发现 Bad Case 并针对性改进 Prompt Engineering 来提升系统效果、应对边界情况。在完成上一步的初始化 Prompt 设计后，我们应该进行实际业务测试，探讨边界情况，找到 Bad Case，并针对性分析 Prompt 存在的问题，从而不断迭代优化，直到达到一个较为稳定、可以基本实现目标的 Prompt 版本。

5. 体验优化。在完成前后端搭建之后，应用就可以上线体验了。接下来就需要进行长期的用户体验跟踪，记录 Bad Case 与用户负反馈，再针对性进行优化即可。

二.大模型应用框架

1. 
2. UI 层：用户界面层，提供给用户与语言模型交互的界面，可以是网页、移动应用、命令行界面等。
3. 会话处理层：处理用户与语言模型之间的交互会话，包括对用户输入的解析、对话管理、上下文维护等功能。
4. 数据审计层：负责对用户数据进行审计和保护，防止数据泄露、滥用或被攻击。这个层次也可以包括对模型的安全性和可信度进行评估。
5. 操作编排层：这个层级可以管理和协调多个语言模型、工具、智能体的运行，比如多个模型之间的调用、结果的融合等。它可以作为一个简单的流程引擎，将多个模型组合成复杂的工作流程。
6. LLM 增强层：这个层级可以对语言模型进行额外的优化和增强，比如加速推理速度、提供相关上下文、提高模型的准确性、支持特定的任务等。这个层级也可以包括对模型解释性和可解释性的增强。
7. LLM 层：最底层是语言模型本身，它是整个架构的核心。它可以是一个基于深度学习的模型，比如 LSTM、Transformer 等，也可以是一个基于传统 NLP 技术的模型。在这个层级，模型会接收输入并输出相应的文本结果。