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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