极道
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大语言模型带来的新兴涌现架构
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原文中文，约5500字，阅读约需13分钟。
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内容提要
本文介绍了LLM大语言模型应用的特点和参考架构，包括上下文学习的设计模式和三个阶段：数据预处理/嵌入、提示构建/检索和提示执行/推理。还讨论了矢量数据库的选择和开源工具的使用，以及LLM应用程序的托管解决方案。
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关键要点
- LLM大语言模型是构建软件的新工具，但使用方式不明显。
- 文章分享了LLM应用程序栈的参考架构，展示了常见的系统、工具和设计模式。
- 上下文学习是利用LLM构建模型的设计模式，分为三个阶段：数据预处理/嵌入、提示构建/检索和提示执行/推理。
- 数据预处理阶段涉及存储私人数据并通过嵌入模型存储在矢量数据库中。
- 提示构建阶段通过构建提示并提交给语言模型来处理用户查询。
- 提示执行阶段将提示提交给预先训练好的LLM进行推理，可能包括日志、缓存和验证等操作。
- 上下文学习简化了人工智能问题为数据工程问题，适合初创公司和大公司。
- 矢量数据库在预处理管道中至关重要，负责高效存储和检索嵌入。
- 开发者使用多种工具进行数据加载和转换，OpenAI API是常用的嵌入模型。
- 提示构建策略变得复杂，开发者使用更高级的提示策略以提高准确性。
- LangChain和LlamaIndex等框架帮助开发者简化提示链的细节。
- OpenAI的API是开发者启动LLM应用程序的首选，gpt-4和gpt-4-32k模型提供最佳性能。
- 开发者在扩展时考虑使用gpt-3.5-turbo等更便宜的选项，或尝试其他专有和开源模型。
- 越来越多的开发者使用缓存和操作工具来提高应用性能和响应时间。
- LLM应用程序的托管解决方案包括标准云提供商和新兴初创公司提供的端到端服务。
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