LLMOps 大型应用开发平台产品研究与分析

商界观察

2023-09-19

在这一过程中，大语言模型的出现使我们能够创造出更加智能的应用，LLMOps 这一应用开发平台可以为开发者提供相关的工具服务。在本文中，作者便对 LLMOps 大型应用开发平台商品进行了分析，一起来看看。

一、简述

过去，机器学习模型时代，机器学习运行维护（MLOps）主要集中在机器学习模型的部署、监控和管理。为了进行模型训练和预测使用，这些任务通常需要手动进行特征工程，即从原始数据中选择和提取相关特征。但是，随着大型语言模型的发展（LLMs）如 GPT-4 嵌入式技术与数据相结合，使我们能够充分挖掘这些强大模型的潜力，创造出更精确、更智能的应用。

其中，大型语言模型与知识库插件、优化、知识召回相结合(即大模型协助向量召回)是一种备受广泛关注的技术路径，弥补了通用大型语言模型在私有领域的知识问答中的一些不足。

该方法能有效地解决一般大型语言模型在专业领域缺乏依据、存在不确定性等问题。

二、LLMOps

LLMOps 其主要目标是为开发者提供可视化、可操作、可优化的应用开发平台，使开发者能够轻松、快速地构建、配置和优化直观、易于操作的页面的大型模型应用。还可以以此为基础 API 开发单独的 Web 前端、挪动 App 等。开发者可以通过 LLMOps 为了提高对话感受和用户满意度，密切关注和优化模型，确保应用的准确性、逻辑和表达风格不断优化。

LLMOps 它是一系列优秀的工具，旨在促进基于大语言模型的良好实践。（LLM）研究、开发、部署和维护应用程序。该工具具有自动化、监控、优化和升级等多种功能，旨在提高应用程序的可靠性、可用性和性能。

除此之外，LLMOps 同时也支持实时分析和反馈，帮助开发者更快地发现和解决问题，从而提高应用程序的稳定性和安全性。在自然语言理解应用领域和发展中，LLMOps 其意义和作用尤为重要，为用户带来更好的用户体验和商业价值。

1. LLMOps 与数据嵌入

基于 LLMOps 的数据集 ( 知识库 ) 嵌入式管理功能简化了专有数据和 LLM 结合工艺，能帮助开发者快速构建更智能、更具特定领域的工艺。 AI 解决方案。开发过程中，开发者需要灵活运用数据挖掘、机器学习、自然语言理解、计算机视觉等多种技术和工具，以提高模型的准确性和质量，优化模型的表达风格和前后交互能力，从而提高用户体验。

2. 数据嵌入

基本的数据嵌入思路是将私人领域的知识文档切片，然后向量化，然后使用向量检索技术召回。为了综合总结和回答问题，这些召回的知识片段将作为前后文输入到大型语言模型中。开发者可以通过使用嵌入来微调。 LLM 从而更好地了解特定领域的知识，产生更准确、相关的反应。它就是数据功能发挥作用的地方，它可以实现专有数据的无缝集成，从而加强专有数据的无缝集成 LLM 的性能。这一对话人工智能产品已在各行各业得到广泛应用。

资料功能使大模型应用开发者、运营人员能够：

原始数据的预处理和转换是结构化、机器可读的格式；

训练特定领域的知识 LLM，使其在这一领域的任务处理上更加熟练；

对数据进行集中、有序的管理和维护；

利用这些能力，将数据集结合起来。 LLM 嵌入可以实现下列目标：

应用定制：将特定领域的知识嵌入到特定领域 LLM 在中间，开发者可以创建高度定制 AI 应用程序，针对特定的行业或使用场景。例如，AI 顾客支持特定商品、个性化新闻推荐引擎或在特定医学专业实践的医学诊断助手。

性能提高：当 LLM 当你从专有信息中学习时，它在生成相关准确响应方面的表现会明显提高。这在现成模型中特别有利，因为缺乏特定领域的知识，无法提供满意的结果。

快速适应：在新数据中微调 LLM 开发者可以快速调整模型来处理新的任务或新的市场需求。这样可以加快开发进度，使组织能够保持竞争优势。LLM 嵌入和数据集的结合发生了很大的变化 MLOps 领域，解锁新能力，推动新能力， AI 应用创新。

三、数据

数据是指整合、分类和存储各个领域的知识和经验的信息工具。它可以帮助人们快速获取所需的知识和信息，提高工作效率和质量。

1. 基于数据集实现的大模型应用具有以下价值

提高决策效率：通过梳理和总结历史经验和专业知识，可以帮助决策者更快地做出正确的决策；