大模型开发

概念

以大语言模型为功能核心，通过大语言模型的强大理解能力和生成能力，结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。

大模型开发中，我们一般不会大幅度改动模型，而是作为一个调用工具，通过Prompt Engineering, 数据工程, 业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力，适配应用任务。

大模型开发vs传统AI开发

大模型两个核心能力：指令理解与文本生成提供了复杂业务逻辑的简单平替方案。

开发：

传统AI开发：需要一次拆解复杂的业务逻辑，对于每个子业务训练优化模型，最后形成完整的模型链路来解决整个业务逻辑。

大模型开发：尝试用Prompt Engineering来替代子模型的训练调优，通过Prompt链路组合来实现业务逻辑，用一个通用大模型+若干业务Prompt来解决任务，从而将传统的模型训练调优转变成了更简单轻松的Prompt设计调优。

评估

传统AI开发：构造训练集，测试集，验证集，通过在训练集训练模型，测试集调优模型，验证集上最终验证模型效果来评估性能。

大模型开发：直接从实际业务需求出发构造小批量验证集，设计合理Prompt来满足验证集效果，然后不断收集当下Prompt在业务逻辑中的Bad Case，并将其加入验证集，针对性优化Prompt，最后实现较好的泛化效果。

整体流程

1. 确定目标 开发应用的场景，目标人群，核心价值
2. 设计功能 应用功能，大体逻辑
3. 搭建整体架构： 用LangChain搭建架构：Prompt、向量数据库、大模型(、function calling)
4. 搭建数据库：向量语义搜索：收集数据并预处理，向量化存储入库。
5. Prompt Engineering:
6. 验证迭代*
7. 搭建前后端
8. 体验优化

项目流程

step 1：项目规划与需求分析

1. 项目目标：基于个人知识库的问答助手
2. 核心功能：
   1. 上传文档、创建知识库
   2. 选择知识库，检索用户提问的知识片段
   3. 提供知识片段与提问，获取大模型回答
   4. 流式回复
   5. 历史对话记录
3. 确定技术架构与工具：
   1. LangChain框架
   2. Chroma知识库
   3. 大模型API调用
   4. 前后端使用Gradio和Streamlit

step 2：数据准备和向量知识库构建

项目过程：加载本地文档 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> question向量化 -> 匹配question向量匹配topk ->匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到Prompt -> 提交给LLM生成回答

step 3：大模型集成和API连接

1. 集成GPT、星火、文心、GLM等大模型，配置API连接
2. 编写代码，实现与大模型API的交互，以便获取问题答案

step 4：核心功能实现

1. 构建Prompt Engineering，实现大模型回答功能，根据用户提问和知识库内容生成回答
2. 实现流式回复，允许用户进行多轮对话
3. 添加历史对话记录功能，保存用户和助手的交互历史

step 5：核心功能迭代优化

1. 进行验证评估，收集Bad Case
2. 根据Bad Case迭代优化核心功能实现

step 6：前端与用户交互界面开发

1. 使用Gradio和Streamlit搭建前端界面
2. 实现用户上传文档、创建知识库功能
3. 设计用户界面，包括问题输入、知识库选择、历史记录展示等

step 7：部署测试与上线

1. 部署问答助手到服务器或云平台，确保可在互联网上访问
2. 进行生产环境测试，确保用户稳定
3. 上线发布

step 8：维护与持续改进

项目架构

对于项目的解析较为简单，跟着接下来的教程继续编写即可