大语言模型(LLM)产品开发流程清单

一、个人开发者的大语言模型(LLM)产品的开发流程参考

1. 准备工作

  • 规划项目目标与核心功能
  • 进行技术调研,确认技术栈
  • 大模型
  • 向量数据库
  • 后端框架
  • 前端框架

2. 构建知识库索引

  • 收集数据
  • 数据存入知识库
  • 加载数据
  • 读取数据
  • 文本分割
  • 文本嵌入
  • 存入向量数据库

3. 定制大模型

  • 创建大模型API密钥
  • 实现大模型对话互动
  • 通过提示工程优化大模型
  • 通过知识库实现定制化问答
  • 添加记忆,实现历史对话消息记录
  • 利用Agent,实现更多定制化功能

4. 用户交互界面开发

  • 设计用户交互界面
  • 利用Streamlit、React等前端框架搭建用户交互界面

5. 测试与部署上线

  • 进行产品测试
  • 部署产品到本地服务器或云服务器
  • 检查用户可访问性

6. 监控结果

  • 跟踪用户参与度并收集数据
  • 根据数据结果和反馈,进行迭代和改进

二、组织/商用级别的大语言模型(LLM)产品开发流程参考

1. 准备工作

  • 与选择的大模型提供商(比如OpenAI、百度等)沟通商议,或独立制定出产品目标
  • 收集大模型训练过程所需的资源和数据
  • 考虑数据局限性和隐私问题
  • 确定关键利益相关者:CEO、CTO、产品经理、数据工程师、法律团队等

2. 定制大模型

  • 与大模型提供商沟通商议,选择合适的语言模型
  • 定义从输入到输出的用户使用流程
  • 策划和准备数据,确保数据安全和隐私
  • 通过提示工程、增强索引生成等方式,进一步定制大模型
  • 细化模型响应并评估性能

3. 模型部署与集成

  • 确定模型部署方法:API、SDK或云服务器
  • 将大模型集成到平台中
  • 如果使用第三方平台,比如亚⻢逊SageMaker等,需要确保兼容性
  • 在发布前进行全面的

4. 监控结果

  • 跟踪用户参与度并收集反馈
  • 分析大模型如何影响业务 KPI
  • 根据反馈和结果,进行迭代和改进

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