Python 是大模型應用開發的首選語言，這得益于其豐富的生態系統和強大的社區支持。要開發一個成熟的大模型應用，你需要掌握一系列核心技術，這些技術可以大致分為以下幾個層面：

1. 核心基礎：Python 編程與軟件工程

這是所有開發的基礎，對大模型應用同樣重要。

• Python 高級特性：熟練使用異步編程（??asyncio??）、裝飾器、上下文管理器等，以構建高性能、可維護的應用。
• 面向對象編程（OOP）：設計良好的代碼結構，便于模塊化和擴展。
• API 開發：使用FastAPI或Flask等框架構建穩定、高效的 RESTful API，這是大模型應用與前端或其他服務交互的標準方式。
• 代碼管理與協作：熟練使用 Git 進行版本控制。

2. 大模型接入與交互：API 調用與本地推理

這是與應用核心——大模型——直接交互的部分。

• OpenAI API 及其他云服務：

     a.掌握如何調用 OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini 等主流商業模型的 API。

     b.關鍵技能：構造有效的提示（Prompt）、處理流式響應（Streaming）、管理異步請求、控制成本和用量（??tiktoken??等庫）。

• 本地模型推理：

     a.vLLM：專為 LLM 推理設計的高吞吐量和低延遲服務引擎，是目前生產環境的首選之一。

     b.GGML/llama.cpp：允許在消費級硬件（甚至手機）上高效運行量化后的模型。

     c.TensorRT (NVIDIA)：高性能深度學習推理優化器和運行時。

     d.當數據隱私、成本或網絡成為考慮因素時，需要部署和調用開源模型。

• 核心技術庫：Hugging Face ?transformers?。這是目前最主流的庫，提供了數以萬計的預訓練模型。
• 推理引擎/優化庫：
• 模型微調（Fine-tuning）：

     a.使用特定領域的數據對預訓練模型進行微調，使其更擅長特定任務。

     b.常用方法：全參數微調、參數高效微調（PEFT），如 LoRA (Low-Rank Adaptation)。

     c.核心庫：??transformers???, ??peft???, ??accelerate???, ??trl?? (Transformer Reinforcement Learning)。

3. 提示工程（Prompt Engineering）

這是激發大模型潛力的關鍵技能，決定了應用的效果上限。

• 基礎技術：編寫清晰、明確的指令、提供少量示例（Few-shot Learning）、使用思維鏈（Chain-of-Thought）推理。
• 高級模式：

     a.ReAct (Reason + Act)：結合推理和行動，讓模型能夠調用外部工具（如搜索引擎、計算器、數據庫）。

     b.程序輔助語言模型（PAL）：讓模型生成代碼來解決問題。

• 模板管理：使用LangChain或LlamaIndex等框架來管理和復用復雜的提示模板。

4. 應用框架與編排：LangChain 和 LlamaIndex

這兩個框架是 Python 大模型應用開發的“腳手架”，能極大提升開發效率。

• LangChain：

     a.一個用于開發由 LLM 驅動的應用程序的通用框架。

     b.核心概念：鏈（Chains）（將多個組件按順序鏈接，例如：提問 -> 檢索 -> 回答）、代理（Agents）（讓模型自主選擇和使用工具）、記憶（Memory）（管理對話歷史）。

     c.提供了大量與各種工具（API、數據庫、搜索引擎）集成的組件。

• LlamaIndex：

     a.更專注于數據接入和檢索的框架，尤其擅長將私有數據與大模型結合。

     b.核心價值：高效地連接自定義數據源（文檔、數據庫、Notion等）和LLM，構建強大的問答系統。

     c.提供了強大的數據索引、檢索和查詢接口。

     d.通常可以與 LangChain 結合使用。

5. 向量數據庫與檢索增強生成（RAG）

這是讓大模型“擁有”私有知識和避免幻覺的最重要技術。

• 檢索增強生成（RAG）：

     a.工作流程：用戶提問 -> 從知識庫中檢索相關文檔片段 -> 將片段和問題一起交給 LLM 生成答案。

     b.這是目前企業級應用最核心、最流行的架構模式。

• 向量數據庫（Vector Databases）：

     a.用于高效存儲和檢索非結構化數據（文本、圖像）的向量嵌入（Embeddings）。

     b.核心庫：??sentence-transformers?? (用于生成文本嵌入)

     c.常用數據庫：Chroma (輕量、易用), Pinecone (云服務、高性能), Weaviate (開源、功能全面), Qdrant, Milvus。

6. 評估與測試

確保應用穩定、可靠且持續改進。

• 評估指標：設計指標來評估回復的相關性、準確性、安全性等。
• 測試框架：使用像 ??pytest?? 這樣的框架為你的鏈、代理和工具編寫單元測試和集成測試。
• 實驗追蹤：使用Weights & Biases (W&B)或MLflow來追蹤不同的提示、模型和超參數的效果，以便找到最佳配置。

7. 部署與運維（MLOps）

將應用推向生產環境并穩定運行。

• 容器化：使用Docker將應用及其所有依賴項打包。
• 編排與部署：使用Kubernetes (K8s)或云服務（AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure AI）來管理和擴展服務。
• 監控與可觀測性：監控 API 延遲、錯誤率、Token 消耗成本等。
• 安全與合規：處理用戶數據的安全性、模型輸出的過濾（防止有害內容）等。

總結與技術棧一覽

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本文轉載自??數智飛輪???  作者：藍田