在过去两年中，我帮助过许多组织利用LLM构建了创新应用。基于这些经验以及LLM.org.il社区的宝贵见解，我总结出一套经过实战检验的构建创新方案的方法，在本文中与大家分享。
本指南将为你在LLM原生开发的复杂领域中指明方向。你将学习如何从构思阶段逐步推进到实验、评估和产品化，最终释放潜力，创造出颠覆性的应用。
为什么标准化流程至关重要
LLM 领域发展日新月异，几乎每天都会听到新的突破性创新。这固然令人兴奋，但也让人感到无所适从——你可能会渐渐开始迷茫，不知道下一步该往哪里走，也不知道如何将脑中的奇思妙想变成现实。
简而言之，如果你是一位想要高效构建 LLM 原生应用程序的 AI 创新者（无论是管理者还是从业者），那么本文都将为你指点迷津。
实施标准化流程有助于启动新项目，并具备以下几个关键优势：
1.标准化流程——标准化流程有助于团队成员保持步调一致，并确保新成员能够快速融入团队（尤其是在当前瞬息万变的局面下）。
2.定义清晰的里程碑——清晰的里程碑能让你以一种简单直接的方式跟踪工作进度，衡量工作成果，并确保始终处于正确的研究方向上。
3.确定决策点——LLM 原生开发充满了未知数和“小型实验”[见下文]。清晰的决策点可以降低风险，并始终保持精益的开发方式。
LLM 工程师的必备技能
与软件研发领域中其他任何已有的角色不同，LLM 原生开发绝对需要一个全新的角色：LLM 工程师或AI 工程师。
LLM 工程师是一个独特的混合型人才，需要具备以下不同（已有的）角色的技能：
- 软件工程技能——与大多数软件工程师一样，这项工作的大部分内容都涉及将各个组件组装并粘合到一起。
- 研究技能——正确理解 LLM 原生实验的本质至关重要。虽然构建“酷炫的演示应用程序”很容易，但从“酷炫的演示”到真正落地且切实可行的解决方案之间，你需要通过大量的实验并且拥有敏捷的反应才可能实现。
- 深入的业务/产品理解——由于模型本身的脆弱性，理解业务目标和流程比坚持预先定义的架构更为重要。对人工流程进行建模的能力是 LLM 工程师的一项重要技能。
在撰写本文时，LLM 工程仍然是一个全新的领域，招聘可能会非常困难。拥有后端/数据工程或数据科学背景的候选人都是不错的选择。
软件工程师可能会更容易过渡到 LLM 工程师的角色，因为与传统的数据科学工作相比，LLM 的实验过程更偏“工程化”，而没有那么强的“科学研究”属性。话虽如此，我也见过许多数据科学家成功转型到这个领域。只要愿意学习新的软技能，就可以实现成功转型！
LLM 原生开发的关键要素
与传统的后台应用程序（例如 CRUD）不同，构建 LLM 原生应用程序没有现成的、可以按部就班的流程方法。正如所有“AI”领域的工作一样，它需要你具备研究和实验的心态。
为了驾驭这头名为“LLM”的野兽，你必须采取分而治之的策略，将工作分解成更小的实验，逐个尝试，并最终选择最有希望的实验方向。
无论怎样强调研究心态的重要性都是不为过的。因为你可能会花大量时间探索一个研究方向，最终却发现它“不可行”、“不够好”或者“不值得”。这完全没有关系——所有探索的过程都是有价值的，这表明你正在一步步接近正确的道路！
使用 LLM 进行实验是构建 LLM 原生应用的唯一途径（同时也能避开过程中的“陷阱”) (图片由 Dall-E3 创建)
拥抱实验：流程的核心
在 LLM 原生开发过程中，实验并不总是会成功。有时，你尝试了一种方法，结果失败了，然后你稍微调整了一下方向，就发现取得了意想不到的进展。
所以在设计最终解决方案之前，必须从小处着手，并对冲风险。
1.定义“预算”或时间范围。可以先设定一个周期，比如 X 周，看看能取得哪些进展，然后再决定如何继续或是否值得继续。通常情况下，2-4 周的时间足以让我们对基本的 PoC 有所了解。如果看起来很有希望，就可以继续投入资源进行改进。
2.实验——无论是在实验阶段选择自下而上还是自上而下的方法，我们的目标都是最大限度地提高实验的成功率。在第一次实验迭代结束时，你应该获得了一些 PoC（利益相关者可以试用的原型）以及一个可以作为参考的基线。
3.回顾——在研究阶段结束时，我们可以评估构建这样一个应用程序的可行性、局限性和成本。这有助于我们决定是否将其产品化，以及如何设计最终产品及其用户体验。
4.产品化——按照标准的软件工程最佳实践，开发出可供生产的项目版本，并将其集成到解决方案的其他部分，并实施反馈和数据收集机制。
LLM 原生应用程序开发生命周期（图片由作者提供）
为了更好地实施以实验为导向的流程，我们必须明智地决定如何开展和构建这些实验：
从小处着手：自下而上的方法
尽管许多人早期都急于尝试“最先进的”多链智能体系统，并使用功能齐全的 Langchain 或类似的工具，但我发现“自下而上的方法”通常会带来更好的结果。
从小处着手，越小越好，遵循“一个提示解决所有问题”的理念。虽然这种策略乍看之下可能有些不走寻常路，而且一开始很可能效果不佳，但是它为你的系统建立了一个可以不断迭代的基线。
从这个基线出发，可以不断迭代和优化提示，采用各种提示工程技术来优化结果。当你发现解决方案中的不足之处时，可以通过添加分支来解决这些问题，就像一颗不断生长的小树苗。
在设计我的 LLM 工作流程图（或者说 LLM 原生架构）中的每个“叶子”节点时，我都会遵循 LLM 三角形原则³ 来决定何时何地裁剪分支、拆分分支或加粗根部（通过使用提示工程技术），并尽可能多地榨取柠檬汁，物尽其用。
自下而上方法的图示（图片由作者提供）
例如，要使用自下而上的方法实现“自然语言 SQL 查询”，首先将简单的模式发送给 LLM，并要求它生成一个查询。
自下而上方法的示例（图片由作者提供）
通常，这并不与“自上而下的方法”相矛盾，而是作为自上而下方法之前的另一个步骤。这使我们能够快速获得成功，并吸引更多的项目投资。
预先构思全局：自上而下的策略
“我们知道 LLM 工作流程并不简单，为了实现目标，最终可能会设计出某种工作流程或 LLM 原生架构。”
自上而下的方法首先认可了这一点，它从一开始就开始设计 LLM 原生架构，再实现其不同的步骤/链，就像一个技艺高超的工匠，先绘制出整个作品的蓝图，然后再精雕细琢。
通过这种方式，可以将整个工作流程架构作为一个整体进行测试，就像挤压整个柠檬一样，而不是分别处理每个部分。
自上而下方法流程：一次性设计架构，然后实施、测试并衡量结果（图片由作者提供）
例如，要使用自上而下的方法实现“自然语言 SQL 查询”，我们会在开始编码之前先设计架构，然后直接进行完整的实现：
自上而下方法的示例（图片由作者提供）
找到合适的平衡点
开始尝试使用 LLM 时，你可能会从两个极端开始，要么是过于复杂的“自上而下”方法，要么是超级简单的“单次尝试”方法。但现实中，这种方式往往会失败。
理想情况下，你应该在编码和使用模型进行实验之前，先定义好 SoP（标准操作程序）¹ 并对专家进行建模。但在现实中，建模非常困难，有时你甚至找不到合适的专家。
我发现，想要在第一次尝试就确定一个好的架构或 SoP¹ 非常困难，所以，在投入大量精力之前，最好先进行一些轻量级的实验，就像先试试水深再决定是否要跳下去。当然，这并不意味着所有东西都要过于精简。如果你已经知道某些事情必须拆分成更小的部分，那就不要犹豫，大胆地去做。
在设计解决方案时，你应该利用 LLM 三角形原则³ 并正确地对人工流程进行建模。
优化解决方案：榨取柠檬汁
在实验阶段，我们要不断地“榨取柠檬汁”，也就是不断增加复杂度，尝试不同的方法来优化解决方案：
- 提示工程技术——例如少样本学习、角色分配，甚至动态少样本学习。
- 扩展上下文窗口，从简单的变量信息到复杂的 RAG 流程，都可以帮助你提升模型效果。
- 尝试不同的模型——不同的模型在不同的任务上表现不同。此外，大型 LLM 通常成本效益不高，你可以尝试一些更适用于特定任务的小型模型。
- 提示瘦身——我发现，对 SoP¹ （特别是提示和请求的输出）进行“瘦身”通常可以缩短模型响应时间。通过减少提示的大小和模型需要执行的步骤，我们可以减少模型需要处理的输入和输出。你可能会感到惊讶，但“提示瘦身”有时甚至可以提高模型输出的质量！
不过“瘦身”也可能会导致质量下降，所以在此之前，设置健全性测试非常重要。
- 将流程分解成更小的步骤也非常有益，可以让你更容易、更切实可行地优化 SoP¹ 的子流程。
但这可能会增加解决方案的复杂性，或者降低性能（例如，增加处理的标记数量）。为了减轻这种情况，应尽量使用简洁的提示和更小的模型。
根据经验，当系统提示的巨大变化可以为 SoP¹ 流程的某个部分带来更好的结果时，通常就应该将其拆分。
挤柠檬 图片由 Dall-E3 创建
LLM 实验的剖析
就我个人而言，我更喜欢使用 Python、Pydantic 和 Jinja2，从一个简单的 Jupyter Notebook 开始，从小处开始着手：
1.使用 Pydantic 定义模型输出的模式。
2.使用 Jinja2 编写提示模板。
3.定义结构化的输出格式（使用 YAML²）。这样可以确保模型遵循“思考步骤”，并以我的 SoP 为指导。
4.使用 Pydantic 验证来确保输出符合预期；如果需要，可以进行重试。
5.将你的工作进行结构化——使用 Python 文件和包将代码组织成不同的功能单元。
在更广泛的范围内，可以使用各种工具来辅助开发，例如：
- 使用 openai-streaming 轻松实现流式传输；
- 使用 LiteLLM 跨不同的 LLM 提供商，使用统一的标准化接口；
- 使用 vLLM 来提供开源的 LLM 模型服务。
通过健全性测试和评估来确保质量
健全性测试用于评估项目的整体质量，并确保模型表现没有低于预先设定的成功率基线。
可以把解决方案/提示想象成一条短毯子——如果把它拉得太长，它可能会无法覆盖原本可以覆盖的区域。
为了避免这种情况，需要定义一组已经测试通过的用例，并确保模型在这些用例上的表现始终稳定可靠（或者至少保证性能下降在可接受范围内）。可以参考表格驱动的测试方法来实现。
评估“生成性”解决方案（例如文本生成）的成功与否，要比评估其他类型的 LLM 应用（例如分类、实体提取等）复杂得多。对于这类任务，可能需要借助更强大的模型（例如 GPT-4、Claude Opus 或 LLAMA3-70B）来充当“评判者”，判断模型的输出质量是否达标。
此外，尝试在“生成性”输出之前添加一些“确定性”的输出内容也是个好方法，因为这类输出内容更容易进行测试：
有一些前沿的、很有前景的解决方案值得研究。我发现它们在评估基于 RAG 的解决方案时尤其相关：可以看看 DeepChecks、Ragas 或 ArizeAI。
做出明智的决定：回顾的重要性
在每个主要的/有时间限制的实验或里程碑之后，应该停下来思考一下，就如何以及是否继续采用这种方法做出明智的决定。
此时，你的实验将有一个清晰的成功率基线，你也会对需要改进的地方有所了解。
这也是一个开始讨论该解决方案的产品化含义并开始进行“产品工作”的好时机：
1.这在产品中会是什么样子？
2.有哪些限制/挑战？你将如何缓解它们？
3.你目前的延迟是多少？足够好吗？
4.用户体验应该是什么样的？你可以使用哪些 UI 技巧？流式传输有帮助吗？
5.估计的代币花费是多少？我们可以使用更小的模型来减少花费吗？
6.什么是优先事项？是否有任何挑战是不可克服的？
假设我们实现的基线“足够好”，并且我们相信我们能够克服我们提出的问题。在这种情况下，我们将继续投资和改进该项目，同时确保它不会退化，并使用健全性测试。
图片由 Dall-E3 创建
从实验到产品：让你的解决方案落地
最后，我们要将辛辛苦苦开发的成果产品化。与任何其他生产级解决方案一样，我们需要实现各种生产工程概念，例如日志记录、监控、依赖项管理、容器化、缓存等等。
这是一个庞大而复杂的领域，但幸运的是，我们可以借鉴传统软件工程中的许多机制，甚至直接采用许多现有工具。
当然，也需要格外注意 LLM 原生应用程序的一些特别的地方：
- 反馈回路——如何衡量应用的成功？是简单粗暴地使用“点赞/踩”机制，还是设计更复杂、更能反映用户实际使用情况的指标体系？
- 收集这些数据至关重要，因为它可以帮助我们重新定义健全性“基线”，或者使用动态少样本学习等技术来微调模型，进一步提升模型效果。
- 缓存——与传统的软件工程不同，当我们的解决方案中涉及到生成式 AI 时，缓存会变得非常困难。为了缓解这个问题，我们可以探索缓存相似结果的方法（例如使用 RAG），或者通过严格定义输出模式来减少生成内容的差异性。
- 成本跟踪——许多公司都倾向于一开始就选择“强大的模型”（例如 GPT-4 或 Opus），但在实际生产环境中，模型的调用成本可能会迅速上升，让你收到账单的时候大吃一惊。为了避免这种情况，请务必提前测量好输入/输出的 token 数量，并密切关注模型对工作流程的影响（如果没有做好这些，那么祝你好运，你可能要费尽心思才能找到性能瓶颈）。
- 可调试性和跟踪——确保你已经设置了合适的工具来跟踪“有缺陷的”输入，并在整个流程中对其进行跟踪。这通常需要记录用户输入以供后续调查，并建立完善的跟踪系统。请记住：与传统的软件不同，AI 经常会在毫无征兆的情况下出现错误！
写在最后：你我在 LLM 原生技术发展中的角色
本文到这里就接近尾声了，但这仅仅是一个开始。LLM 原生应用的开发是一个不断迭代的过程，它会涵盖越来越多的用例和功能，也会面临各种各样的挑战，而我们也需要不断探索，力求打造更加完善的 LLM 原生产品。
在你的 AI 开发旅程中，请保持敏捷，勇于尝试，并始终以用户体验为评判基准。也欢迎大家积极与社区分享你的经验和见解，让我们携手同行，共同推动 LLM 原生应用的发展，探索无限可能！
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