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500,沈阳网页设计方案,做产品的往这看:国外工业设计网站大全!大型语言模型(LLM)应用架构远比简单的输入输出复杂#xff0c;包含安全过滤器、提示模板、示例选择器、Agent、模型编排、结构化输出、向量数据库、记忆系统和缓存等关键组件。这些组件共同确保了LLM应用的安全性、准确性和高效性#xff0c;使系统能够处理复杂任务、保持上下…大型语言模型(LLM)应用架构远比简单的输入输出复杂包含安全过滤器、提示模板、示例选择器、Agent、模型编排、结构化输出、向量数据库、记忆系统和缓存等关键组件。这些组件共同确保了LLM应用的安全性、准确性和高效性使系统能够处理复杂任务、保持上下文连贯、扩展知识盲点并优化性能。理解这些组件对于构建高质量的LLM应用至关重要。大型语言模型LLM在应用中有着复杂的架构它不仅涉及基本的输入输出.还包括安全过滤、提示优化和示例选择等多个关键组件以确保响应的安全性与准确性。通过与外部工具的结合和多模型协作大模型LLM能够弥补知识盲点并提高处理效率。通过结构化输出、向量数据库以及记忆和缓存技术的引入进一步增强了模型的能力和系统的性能。在终端用户的使用感受中通常使用一个简单的提示词作为输入大模型如GPT接收后返回给用户对应结果。大模型应用基本架构然而基于LLM的应用的整体结构比这要复杂得多。这其中包括安全性问题、同时调用多个模型的需求、以及与外部API或搜索引擎的链接能力。这种复杂性意味着在设计和维护这些应用程序时开发者需要考虑多个层面的交互和集成确保系统的稳定性和安全性同时还要处理不同模型和外部服务之间的数据流动和功能协调。这些因素共同构成了基于LLM的应用程序的复杂性。大模型应用完整架构在每一次的聊天场景中我们往往不是简单地通过一个单一的提示词调用一次大模型LLM而是可能根据问题的具体情况创建多个定制化的示例。然后通过采用一种选择机制对同一查询向多个不同的大模型LLM发出请求然后从它们提供的多个答案中筛选出最恰当的一个。这个流程确保了我们能够从多个模型的输出中提取最有价值的信息。为了弥补大模型LLM可能的知识盲点我们还会利用外部数据源比如搜索引擎RAG组件来搜索大模型LLM尚未学习到的信息并将其整合到我们的答案中。这种方法不仅扩展了大模型LLM的知识库也使得我们的系统能够更全面地回答用户的问题。通过这些策略我们能够更有效地利用大模型LLM为用户提供更准确、更可靠的服务。整个架构图中使用的关键组件如下1 安全过滤器在机器人对话的情况下有必要确定提问和回答是否适当。例如涉及性、暴力或相互诽谤的内容必须在输入阶段进行过滤同样LLM的输出也必须进行过滤以防止不适当的内容被输入或提供。安全过滤器的实现依赖以下几种技术(1) 关键词过滤使用一个敏感词库来检测输入或输出中是否包含违规内容。例如禁止出现“暴力”、“色情”、“黑客”等关键词。如果匹配到关键词可以拒绝处理或给出提醒。(2) 正则表达式检测通过正则表达式匹配特定模式比如检测代码注入攻击SELECT .* FROM等 SQL 语句。检测 URL 或恶意链接。(3) 机器学习模型辅助过滤训练分类模型或检测模型用于识别复杂的敏感内容。文本分类通过模型判断输入是否包含仇恨言论、色情内容、恐怖主义等。图像识别对于图片输入可以用计算机视觉技术检测不合规内容。(4) 自然语言理解 (NLP) 技术语义分析基于上下文理解是否存在隐含的敏感内容。例如用户输入“如何报复某人”可能需要被阻止尽管表面看起来没有敏感词。语气检测识别输入或输出是否包含攻击性语气或偏见。(5) 动态规则和场景化策略安全过滤器的规则可以动态调整场景化针对不同业务场景应用不同的过滤规则。例如医疗问答系统需要特别关注虚假医学信息。风险等级分级根据输入的风险程度触发不同级别的过滤和警报。过滤必须能够根据情况调整强度。根据客户倾向或用例调整过滤强度为强或弱。特别是在与用户直接交互的聊天机器人案例中这些安全过滤功能非常重要但许多基础应用往往省略了这些功能。2 提示模板提示词模板是提升语言模型能力的核心工具。它通过清晰的结构、上下文和限制条件帮助模型生成符合场景需求的回答。在设计模板时应该根据具体任务和目标选择合适的格式、示例和约束条件以获得最优效果。例如一个简单的提示词模板“你是一名专业的历史学家请用简洁的语言解释以下问题{ 用户输入的问题 }”这为模型提供了角色历史学家、输出风格简洁、任务背景历史问题。这样在提问历史问题的时候只需要修改问题就可以这种将提示中更改的部分转换为变量并使用的方法称为提示模板在 少样本提示(few-shot prompting) 场景中模板中可以加入示例如后文的“示例选择器”部分。提示词模板3 示例选择器一种常见的提升性能的提示技术是将示例作为提示的一部分这被称为少样本提示few-shot prompting。示例选择器是一个用于选择和使用示例的机制。它通常涉及从大量可能的示例中选择一个或多个具有代表性、相关性和质量的例子以便引导模型生成更准确、相关或个性化的输出。就像是一个智能的图书管理员它帮助我们从一大堆书示例中挑选出最适合当前问题的书示例。想象一下你问了一个关于烹饪的问题图书管理员会从成千上万本书中找到几本最相关、最能帮助你的烹饪书籍。这个过程就是示例选择器的工作场景举例文本生成任务生成文章假设我们的任务是要根据一个简单的提示生成一篇文章提示词是提示词“如何提高工作效率”示例选择器会根据提示词“如何提高工作效率”从候选示例中选择最相关的文本示例 1提高工作效率的一个有效方法是进行时间管理。你可以使用番茄工作法通过集中精力工作25分钟然后休息5分钟来提高注意力和生产力。。示例 2在工作中良好的团队沟通至关重要。通过定期的会议和明确的任务分配团队成员可以有效合作从而提高整体的工作效率。示例 3运动有助于减轻压力改善身心健康。每天进行适度的运动如跑步或瑜伽有助于你更好地应对工作中的挑战提高效率。示例选择器会选择示例 1作为最相关的例子因为它直接回答了如何提高工作效率并且方法具体。一旦选择了合适的示例模型就可以根据该示例生成相关的文章。模型会参考示例 1 中的内容并围绕“提高工作效率”展开更深入的讨论形成一篇完整的文章。例如生成的文章“提高工作效率的方法有很多其中最有效的方式之一就是时间管理。时间管理可以帮助你合理安排工作时间减少拖延。番茄工作法是一种非常流行的时间管理技巧。它要求你专注工作25分钟然后休息5分钟这种方法能够帮助你集中精力提高工作效率。此外合理的任务分配和目标设定也是提升工作效率的重要因素。通过这些方式你不仅能提高工作效率还能减少疲劳感提升工作质量。”4 Agent在大模型应用中Agent智能代理发挥着至关重要的作用其核心功能涉及规划、记忆和工具的综合使用以执行复杂任务并增强LLM大型语言模型的能力。规划PlanningAgent需要具备规划能力能够将复杂任务分解为多个子目标Subgoal Decomposition并通过思维链Chain of Thought进行连续推理。同时Agent还具备自我反思能力Self-critics对过去的行动进行评估和修正确保任务执行的高效性和准确性。记忆MemoryAgent拥有短期和长期记忆功能。短期记忆与当前任务上下文密切相关有助于即时响应和动态调整而长期记忆则利用外部向量数据库存储和检索信息使Agent能够在跨会话或长期任务中持续使用先前的经验和知识。工具ToolAgent可以调用多种外部工具如日历、搜索引擎、计算器等来扩展其能力。由于LLM的知识在预训练后是固定的外部工具的整合使Agent能够执行更复杂的任务如实时数据查询或计算任务。任务执行过程Agent首先接收任务并更新记忆然后通过规划模块生成任务执行计划决定需要调用哪些工具及其参数。工具执行后Agent将结果整合进记忆并在必要时更新任务状态最终总结并提供结论。通过这些机制Agent不仅弥补了LLM在动态和复杂任务中的局限还使得大模型能够在实时互动中展现更高的灵活性、准确性和智能化。5 LLM模型编排在一般任务中可以使用一个LLM但在某些情况下可以同时使用多个LLM模型。编排系统负责协调这些模型之间的交互确保数据在模型之间高效流动。功能任务分解将用户请求分解为多个子任务并分发给不同的模型。例如一个模型负责理解问题的上下文。一个模型负责提取信息。一个模型负责生成输出。多模型组合不同模型有不同的专长比如 GPT 负责生成语言特定领域的模型处理领域问题。编排器可以动态决定调用哪个模型。例子大模型调度6 结构化输出结构化输出指的是让大模型生成具有明确结构、组织良好的输出而不仅仅是连续的自然语言文本。输出通常以某种预定义的格式呈现如表格、列表、JSON 格式或其他类型的结构化数据举例说明假设我们要求模型生成一个电影信息的列表输入提示词 列出几部经典的科幻电影模型输出非结构化文本《星际穿越》是由克里斯托弗·诺兰执导的一部经典科幻电影。该片讲述了人类为了生存而穿越宇宙的故事。《2001太空漫游》是斯坦利·库布里克的经典之作探讨了人工智能与人类未来的关系。这是一个连贯的自然语言描述但缺乏明确的结构机器处理起来可能会比较困难。生成结构化输出输入提示词列出几部经典的科幻电影格式为JSON模型输出结构化输出JSON 格式[ { title: 星际穿越, director: 克里斯托弗·诺兰, release_year: 2014, genre: 科幻, description: 讲述人类为了生存穿越宇宙的故事。 }, { title: 2001太空漫游, director: 斯坦利·库布里克, release_year: 1968, genre: 科幻, description: 探讨人工智能与人类未来的关系。 }]7 向量数据库向量数据库是专门设计来存储和管理高维向量数据的数据库系统主要用于高效的相似性搜索和数据检索。在大模型应用中向量数据库发挥着重要作用尤其是在需要处理大量信息并根据相似度快速查找相关数据时大模型一种与外部系统连接的方法是检索增强生成Retrieval-Augmented Generation技术。它通过整合外部知识源来增强传统的大语言模型 (LLM)。这种方法拓宽了人工智能的视野使其能够访问和利用除初始训练数据之外的大量信息。可以将 RAG 想象为一位学者除了拥有自己的知识外还可以即时访问到一座全面的图书馆。RAG将文档嵌入信息存储在向量数据库中搜索与问题相关的段落或页面给用户提供答案。8 记忆Memory的本质是让AI系统能够在对话过程中保持上下文连贯性记住之前的交互内容并能够合理利用历史信息。它解决了LLM无状态的局限性。然而LLM模型无法存储所有对话内容因为输入标记的数量有限从功能角度看Memory主要实现以下几种记忆类型短期记忆是指在当前对话session中的即时记忆比如最近几轮对话内容。实现方式通常是维护一个对话历史队列将对话内容传入给LLM作为上下文。长期记忆则是跨会话的持久化存储。通常使用向量数据库来实现将重要的对话内容和信息转换为向量存储起来。当需要时通过相似度检索找到相关的历史信息。工作记忆是指在完成特定任务过程中需要暂时记住的信息。比如在多轮对话中完成一个表单填写需要记住用户已经提供的字段信息。这通常通过状态管理来实现。情景记忆用于存储用户偏好、习惯等个性化信息。这些信息可以帮助AI系统提供更加个性化的服务。比如记住用户常用的话语风格喜好的主题等。Memory系统面临的主要挑战包括如何在保持记忆量和系统性能之间取得平衡如何判断信息的重要性如何处理可能过时或矛盾的信息如何在隐私和功能之间权衡。9 缓存LLM Cache是大语言模型系统中的性能优化组件它的主要目的是提高系统响应速度并降低计算成本。在查询LLM时有时会多次提出相似或相同的问题。例如在开发过程中您可能在调试时多次调用LLM使用相同的提示。如果您发送相同的问题您将得到相同的答案或者在类似场景中如果其他用户提出类似问题可能没有必要再次调用LLM模型。例如“山西黑神话打卡地的详细信息”、“山西黑神话打卡地是哪里”由于这类问题需要相同的答案类似问题可以通过缓存减少LLM调用的次数。缓存的粒度可以有多个层次最简单的是精确匹配缓存只有完全相同的输入才会命中缓存更复杂的是语义相似缓存通过向量相似度来判断输入是否足够相似可以使用缓存结果还可以实现部分匹配缓存对提示词的关键部分进行匹配。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ 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