大语言模型（LLM）产品开发流程清单_大模型开发流程

如今，大模型技术就像一把神奇的钥匙，为产品开发打开了新世界的大门。无论是个人开发者想要借助这项技术来提升自己的技能和打造酷炫的产品，还是企业团队希望通过它在商业战场上取得竞争优势，都得学会运用大模型进行产品的全流程开发。这篇文章讲介绍个人开发者和组织级别的大语言模型（LLM）产品开发流程参考。

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

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。