LLM应用全流程开发LLM应用全流程开发指南：从原型到生产 1. 核心问题定位确定LLM适用性：区分真正需要NLP能力

LLM应用全流程开发指南：从原型到生产

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一、需求分析与场景定义

1. 核心问题定位

确定LLM适用性：区分真正需要NLP能力的场景（如需要语义理解、生成任务）
场景分类：

图表

代码

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LLM应用类型

生成型

理解型

决策型

文案创作/代码生成

情感分析/分类

对话系统/推荐

2. 关键指标定义

质量指标：准确率、相关性、流畅度
性能指标：响应延迟（P99<2s）、吞吐量（RPS）
成本指标：Token消耗成本/请求

二、技术选型与架构设计

1. 模型选择矩阵

需求场景	推荐方案	示例
通用文本生成	商用API（GPT-4）	营销文案生成
领域专用任务	微调模型（Llama2-70B）	医疗报告生成
低成本场景	量化小模型（Phi-2）	客服FAQ回答
隐私敏感场景	本地化部署（ChatGLM3）	企业内部知识问答

2. 典型架构设计

python

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# 增强型LLM应用架构示例
class EnhancedLLMApp:
    def __init__(self):
        self.llm = OpenAI()  # 基础模型
        self.retriever = VectorDB()  # 知识检索
        self.validator = RuleEngine()  # 输出校验
        
    def run(self, query):
        # 上下文增强
        context = self.retriever.search(query)  
        # 提示词工程
        prompt = self._build_prompt(query, context)
        # 生成与验证
        response = self.llm.generate(prompt)
        return self.validator.validate(response)

三、核心开发阶段

1. 提示工程实践

结构化提示模板：

text

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[系统指令] 你是一个资深Python工程师
[任务描述] 请用Python实现快速排序
[输出要求] 包含类型注解和doctest
[示例参考] 
def test_func(x: int) -> bool:
    '''>>> test_func(42)
    True
    '''

动态提示构建：

python

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def build_dynamic_prompt(user_input, history):
    return f"""
最近对话上下文：{history[-3:]}
用户当前问题：{user_input}
请以专业顾问身份回答，不超过100字
"""

2. 检索增强生成(RAG)实现

图表

代码

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LLMVectorDBAppUserLLMVectorDBAppUser输入问题查询相关文档返回top3片段组合提示词生成回答返回最终响应

四、测试与优化

1. 评估指标体系

评估维度	测试方法	工具
准确性	人工评分+自动化断言	pytest
安全性	对抗性测试（Prompt注入）	garak
性能	负载测试	locust
成本	Token消耗监控	自定义埋点

2. 性能优化技巧

缓存策略：对高频问题结果缓存
流式响应：使用Server-Sent Events(SSE)
模型蒸馏：用大模型生成数据训练小模型
预处理：敏感信息过滤（正则表达式+模型）

五、部署与运维

1. 生产级部署方案

服务化架构：

text

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┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐
│ 负载均衡    │←─→│ LLM服务集群 │←─→│ 向量数据库  │
└─────────────┘   └─────────────┘   └─────────────┘
       ↑
┌──────┴──────┐
│ 业务应用系统 │
└─────────────┘

2. 关键运维监控

Prometheus指标：

yaml

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- llm_request_duration_seconds
- llm_tokens_consumed
- llm_cache_hit_rate

告警规则：

text

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- API错误率 > 1% (5分钟)
- P99延迟 > 3s 
- 异常内容检测（敏感词触发）

六、演进路线

MVP阶段：单模型+基础提示词
V1.0：增加RAG+简单缓存
V2.0：多模型路由+复杂后处理
企业版：私有化部署+微调能力

避坑指南：

避免直接暴露模型API，必须加业务逻辑层
早期建立内容审核机制
对长文本场景做好分块处理
为每个请求添加唯一trace_id便于排查

通过该流程可系统化构建符合生产要求的LLM应用，平衡效果、性能和成本。建议从简单场景切入，逐步叠加增强能力。