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我们将开发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。
开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成，通过 Prompt Enginnering 来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开发却更多是一个工程问题。
在大模型开发中，我们一般不会去大幅度改动模型，而是将大模型作为一个调用工具，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，而不会将精力聚焦在优化模型本身上。
大模型开发与传统的AI 开发在整体思路上有着较大的不同。
大模型开发与传统 AI 开发在评估思路上也有了质的差异。
包括确定目标，设计功能。
确定目标：在进行开发前，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。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。
设计功能：确定开发目标后，设计本应用所要提供的功能，首先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，想打造一款个人知识库助手，核心功能就是结合个人知识库内容进行问题的回答，上游功能——用户上传知识库、下游功能——用户手动纠正模型回答，就是子功能。
搭建整体架构：搭建项目的整体架构，实现从用户输入到应用输出的全流程贯通。包括搭建整体架构和搭建数据库。
目前，绝大部分大模型应用都是采用的特定数据库+ Prompt + 通用大模型的架构。
推荐基于 LangChain 框架进行开发。LangChain 提供了 Chain、Tool 等架构的实现，可以基于 LangChain 进行个性化定制，实现从用户输入到数据库再到大模型最后输出的整体架构连接。
搭建数据库： 大模型应用需要进行向量语义检索，一般使用诸如 chroma 的向量数据库。搭建数据库需要收集数据并进行预处理，再向量化存储到数据库中。数据预处理一般包括从多种格式向纯文本的转化，例如 pdf、markdown、html、音视频等，以及对错误数据、异常数据、脏数据进行清洗。完成预处理后，需要进行切片、向量化构建出个性化数据库。
明确 Prompt 设计的一般原则及技巧，构建出一个来源于实际业务的小型验证集，基于小型验证集设计满足基本要求、具备基本能力的 Prompt。
优质的 Prompt 对大模型能力具有极大影响，需要逐步迭代构建优质的 Prompt Engineering 来提升应用性能。
验证迭代在大模型开发中是极其重要的一步，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，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。
完成 Prompt Engineering 及其迭代优化之后，就完成了应用的核心功能，可以充分发挥大语言模型的强大能力。接下来搭建前后端，设计产品页面，让应用上线成为产品。
两种快速开发 Demo 的框架：Gradio 和 Streamlit，可以帮助个体开发者迅速搭建可视化页面实现 Demo 上线。
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。
基于个人知识库的问答助手介绍项目流程。
项目原理：项目原理如下图所示，过程包括加载本地文档 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> question向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt中 -> 提交给 LLM生成回答。
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、确定技术架构和工具：
1、LangChain框架
2、Chroma知识库
3、大模型使用 GPT、科大讯飞的星火大模型、文心一言、GLM 等
4、前后端使用 Gradio 和 Streamlit。
用户常用文档格式有 pdf、txt、doc 等，首先使用工具读取文本，通常使用 langchain 的文档加载器模块，也可以使用 python 比较成熟的包进行读取。
由于目前大模型使用 token 的限制，需要对读取的文本进行切分，将较长的文本切分为较小的文本，这时一段文本就是一个单位的知识。
使用文本嵌入(Embeddings)对分割后的文档进行向量化，使语义相似的文本片段具有接近的向量表示。然后，存入向量数据库，这个流程正是创建 索引(index) 的过程。
向量数据库对各文档片段进行索引，支持快速检索。这样，当用户提出问题时，可以先将问题转换为向量，在数据库中快速找到语义最相关的文档片段。然后将这些文档片段与问题一起传递给语言模型，生成回答。
Chroma 向量库轻量级且数据存储在内存中，非常容易启动和开始使用。
用户知识库内容经过 embedding 存入向量知识库，然后用户每一次提问也会经过 embedding，利用向量相关性算法（例如余弦算法）找到最匹配的几个知识库片段，将这些知识库片段作为上下文，与用户问题一起作为 prompt 提交给 LLM 回答。
搭建一个基于大模型的个人知识库助手，基于 LangChain 框架搭建，核心技术包括 LLM API 调用、向量数据库、检索问答链等。项目整体架构如下：
项目从底向上依次分为 LLM 层、数据层、数据库层、应用层与服务层：
基于四种流行 LLM API （OpenAI-ChatGPT、百度文心、讯飞星火、智谱GLM）进行了 LLM 调用封装，支持用户以统一的入口、方式来访问不同的模型，支持随时进行模型的切换；
在 LLM 层，构建了一个 Self_LLM 基类，基类定义了所有 API 的一些共同参数（如 API_Key，temperature 等）；在该基类基础上继承实现了上述四种 LLM API 的自定义 LLM。四种 LLM 的原生 API 封装在了统一的 get_completion 函数中。
包括个人知识库的源数据（包括 pdf、txt、md 等）以及 Embedding API，源数据经过 Embedding 处理可以被向量数据库使用；
基于个人知识库源数据搭建的向量数据库，本项目中选择了 Chroma。在该层实现了源数据处理、创建向量数据库的方法;
应用层封装了整个项目的全部核心功能。基于 LangChain 提供的检索问答链基类进行了进一步封装，支持通过 model 参数进行不同模型切换以及便捷实现基于数据库的检索问答。
实现了两个检索问答链，分别是有历史记录的 Chat_QA_Chain 和没有历史记录的 QA_Chain；
实现了 Gradio 搭建 Demo 与 FastAPI 组建 API 两种方式来支持本项目的服务访问。
-project -readme.md 项目说明 -requirements.txt 使用依赖包的版本 -llm LLM调用封装 -self_llm.py 自定义 LLM 基类 -wenxin_llm.py 自定义百度文心 LLM -spark_llm.py 自定义讯飞星火 LLM -zhipuai_llm.py 自定义智谱AI LLM -call_llm.py 将各个 LLM 的原生接口封装在一起 -test.ipynb 使用示例 -embedding embedding调用封装 -zhipuai_embedding.py 自定义智谱AI embedding -call_embedding.py 调用 embedding 模型 -data 源数据路径 -database 数据库层封装 -create_db.py 处理源数据及初始化数据库封装 -qa_chain 应用层封装 -qa_chain.py 封装检索问答链，返回一个检索问答链对象 -chat_qa_chian.py：封装对话检索链，返回一个带有历史记录的对话检索链对象 -get_vectordb.py 返回向量数据库对象 -model_to_llm.py 调用模型 -test.ipynb 使用示例 -serve 服务层封装 -run_gradio.py 启动 Gradio 界面 -api.py 封装 FastAPI -run_api.sh 启动 API -test.ipynb 使用示例
1、用户：可以通过 run_gradio 或者 run_api 启动整个服务；
2、服务层调用 qa_chain.py 或 chat_qa_chain 实例化对话检索链对象，实现全部核心功能；
3、服务层和应用层都可以调用、切换 prompt_template.py 中的 prompt 模板来实现 prompt 的迭代；
4、也可以直接调用 call_llm 中的 get_completion 函数来实现不使用数据库的 LLM；
5、应用层调用已存在的数据库和 llm 中的自定义 LLM 来构建检索链；
6、如果数据库不存在，应用层调用 create_db.py 创建数据库，该脚本可以使用 openai embedding 也可以使用 embedding.py 中的自定义 embedding
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