LLM 开发技术全景：从基础到应用
大语言模型（Large Language Models, LLM）的快速发展正在深刻改变软件开发的方式。从代码生成到智能问答，从文本处理到创意写作，LLM 的应用场景越来越广泛。作为开发者，了解 LLM 开发的技术全景至关重要。
LLM 技术栈概览
1. 基础模型层
当前主流的 LLM 包括：
- GPT 系列（OpenAI）：GPT-4、GPT-3.5
- Claude（Anthropic）：Claude 3 Opus, Sonnet, Haiku
- Gemini（Google）：多模态能力强大
- LLaMA（Meta）：开源模型的代表
- 文心一言（百度）：中文支持优秀
- 通义千问（阿里）：企业级应用
2. 开发工具与框架
构建 LLM 应用需要掌握的核心工具：
# LangChain - LLM 应用开发框架
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 创建提示模板
template = """
你是一个专业的代码审查助手。
请审查以下代码并给出改进建议：
{code}
请提供：
1. 代码质量评分
2. 潜在问题
3. 优化建议
"""
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["code"],
template=template
)
# 创建链
llm = OpenAI(temperature=0.3)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# 执行
result = chain.run(code="def add(a,b): return a+b")
print(result)3. 向量数据库
为 LLM 提供长期记忆和知识检索能力：
- Pinecone：托管向量数据库服务
- Weaviate：开源向量搜索引擎
- Milvus：高性能向量数据库
- Chroma：轻量级嵌入式数据库
- FAISS：Facebook 的相似性搜索库
RAG 架构：让 LLM 更智能
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是当前最实用的 LLM 应用模式：
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.chains import RetrievalQA
# 1. 文档处理
text_splitter = CharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200
)
documents = text_splitter.split_documents(docs)
# 2. 创建向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=documents,
embedding=embeddings
)
# 3. 创建检索问答链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=OpenAI(),
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# 4. 查询
answer = qa_chain.run("如何优化 React 性能？")RAG 的核心优势
- 实时知识更新：无需重新训练模型
- 降低幻觉：基于真实文档生成答案
- 可追溯性：可以展示信息来源
- 降低成本：比微调模型更经济
Prompt Engineering：与 LLM 对话的艺术
高质量的 Prompt 是释放 LLM 能力的关键：
基础原则
## 好的 Prompt 结构
1. **明确角色**
你是一个资深的 Python 开发者，精通代码优化和性能调优。
2. **清晰任务**
请分析以下代码的性能瓶颈，并提供优化方案。
3. **提供上下文**
这段代码用于处理大规模数据集，每天需要处理约 100GB 的日志数据。
4. **指定格式**
请按以下格式输出：
- 问题描述
- 性能分析
- 优化方案
- 预期改进效果
5. **给出示例**（Few-shot Learning）
示例输入：...
示例输出：...高级技巧
Chain of Thought（思维链）
请一步步思考：
1. 首先分析问题的本质
2. 列出可能的解决方案
3. 评估每个方案的优缺点
4. 给出最终建议Self-Consistency（自我一致性）
请从三个不同角度分析这个问题：
1. 从性能角度
2. 从可维护性角度
3. 从安全性角度
然后综合这三个角度给出最终建议。LLM 应用开发实战
1. 智能代码助手
interface CodeAssistant {
// 代码补全
complete(code: string, context: string): Promise<string>;
// 代码审查
review(code: string): Promise<ReviewResult>;
// 重构建议
refactor(code: string, goal: string): Promise<string>;
// 生成测试
generateTests(code: string): Promise<string>;
}
class LLMCodeAssistant implements CodeAssistant {
private llm: OpenAI;
async review(code: string): Promise<ReviewResult> {
const prompt = this.buildReviewPrompt(code);
const response = await this.llm.complete(prompt);
return this.parseReviewResult(response);
}
}2. 文档问答系统
class DocumentQA:
def __init__(self, documents_path: str):
# 加载文档
self.loader = DirectoryLoader(documents_path)
self.documents = self.loader.load()
# 文档分块
self.text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200
)
self.chunks = self.text_splitter.split_documents(self.documents)
# 创建向量存储
self.embeddings = OpenAIEmbeddings()
self.vectorstore = FAISS.from_documents(
self.chunks,
self.embeddings
)
def ask(self, question: str) -> dict:
# 检索相关文档
docs = self.vectorstore.similarity_search(question, k=3)
# 生成答案
qa_chain = load_qa_chain(OpenAI(), chain_type="stuff")
result = qa_chain({
"input_documents": docs,
"question": question
})
return {
"answer": result["output_text"],
"sources": [doc.metadata for doc in docs]
}3. 对话式界面
class ChatInterface {
constructor(apiKey) {
this.messages = [];
this.client = new OpenAI({ apiKey });
}
async sendMessage(userMessage) {
// 添加用户消息
this.messages.push({
role: "user",
content: userMessage
});
// 调用 API
const response = await this.client.chat.completions.create({
model: "gpt-4",
messages: this.messages,
temperature: 0.7,
max_tokens: 1000
});
// 保存助手回复
const assistantMessage = response.choices[0].message;
this.messages.push(assistantMessage);
return assistantMessage.content;
}
clearHistory() {
this.messages = [];
}
}性能优化与成本控制
1. Token 优化
# 压缩提示词
def compress_prompt(text: str, max_length: int = 2000) -> str:
if len(text) <= max_length:
return text
# 使用摘要模型压缩
summarizer = pipeline("summarization")
summary = summarizer(text, max_length=max_length)
return summary[0]['summary_text']
# 缓存策略
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_llm_call(prompt: str) -> str:
return llm.complete(prompt)2. 流式输出
# 提升用户体验
async def stream_response(prompt: str):
async for chunk in llm.astream(prompt):
yield chunk
# 使用
async for text in stream_response("解释量子计算"):
print(text, end="", flush=True)3. 批处理
# 批量处理降低成本
def batch_process(prompts: List[str], batch_size: int = 10):
results = []
for i in range(0, len(prompts), batch_size):
batch = prompts[i:i + batch_size]
batch_results = llm.batch_complete(batch)
results.extend(batch_results)
return results安全性考虑
1. 输入验证
def validate_input(user_input: str) -> bool:
# 检查长度
if len(user_input) > 10000:
return False
# 检查注入攻击
dangerous_patterns = [
r"ignore previous instructions",
r"忽略之前的指令",
r"system prompt"
]
for pattern in dangerous_patterns:
if re.search(pattern, user_input, re.IGNORECASE):
return False
return True2. 输出过滤
def filter_output(response: str) -> str:
# 移除敏感信息
response = re.sub(r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b', '[REDACTED]', response)
# 内容审核
if contains_inappropriate_content(response):
return "抱歉，我无法提供这个回答。"
return response未来趋势
- 多模态融合：文本、图像、音频、视频的统一处理
- 边缘计算：更小、更快的模型部署到边缘设备
- 专业化模型：针对特定领域的垂直模型
- 可解释性：让 LLM 的决策过程更透明
- 隐私保护：本地化部署和联邦学习
总结
LLM 开发是一个快速发展的领域，技术栈也在不断演进。作为开发者，我们需要：
- 保持学习：关注最新模型和工具的发展
- 注重实践：动手构建实际应用
- 关注效率：优化性能和成本
- 重视安全：保护用户隐私和数据安全
- 探索创新：思考 LLM 的新应用场景
LLM 不是银弹，但它确实为我们打开了许多新的可能性。让我们一起探索这个激动人心的技术领域，创造更智能、更有价值的应用！
本文配图展示了 LLM 开发的技术全景，涵盖了从基础模型到实际应用的完整技术栈。图片托管在 CDN 上以提供更快的加载速度。