第三章：构建基于大语言模型的应用程序

一、系统架构设计原则

构建基于大语言模型的应用程序需遵循模块化分层架构，建议采用”前端交互层-业务逻辑层-模型服务层”的三层结构：

前端交互层：负责用户输入采集与结果展示，推荐使用轻量级框架（如Vue/React）实现响应式界面
业务逻辑层：处理输入预处理、会话管理、结果后处理等核心功能，建议通过中间件模式解耦各模块
模型服务层：封装模型调用接口，实现负载均衡、缓存机制及服务降级策略

# 示例：业务逻辑层封装
class LLMProcessor:
    def __init__(self, model_client):
        self.model_client = model_client
        self.session_cache = {}
    def preprocess(self, raw_input):
        """输入预处理：敏感词过滤、格式标准化"""
        # 实现预处理逻辑
        pass
    def postprocess(self, raw_output):
        """结果后处理：结构化解析、风险控制"""
        # 实现后处理逻辑
        pass

二、模型API调用最佳实践

1. 异步调用模式

针对高并发场景，建议采用异步调用架构：

import asyncio
from aiohttp import ClientSession
async def call_llm_api(prompt):
    async with ClientSession() as session:
        async with session.post(
            "API_ENDPOINT",
            json={"prompt": prompt},
            headers={"Authorization": "Bearer API_KEY"}
        ) as resp:
            return await resp.json()
# 并发调用示例
async def process_batch(prompts):
    tasks = [call_llm_api(p) for p in prompts]
    return await asyncio.gather(*tasks)

2. 参数优化策略

温度系数：创意类任务设置0.7-0.9，事实类任务设置0.1-0.3
最大长度：根据输出复杂度动态调整（建议512-2048 tokens）
Top-p采样：推荐0.85-0.95区间平衡多样性与准确性

三、安全控制体系

1. 输入输出过滤

实现三级过滤机制：

基础过滤：正则表达式检测敏感词
语义过滤：通过分类模型识别违规内容
人工复核：高风险场景触发人工审核

def content_filter(text):
    # 第一级：正则过滤
    if re.search(r'(敏感词1|敏感词2)', text):
        return False
    # 第二级：模型分类（伪代码）
    if classifier.predict([text])[0] == 'risky':
        return False
    return True

2. 访问控制设计

采用RBAC模型实现细粒度权限管理：

# 权限配置示例
roles:
  - name: admin
    permissions:
      - model:write
      - audit:read
  - name: user
    permissions:
      - model:read

四、性能优化方案

1. 缓存策略

实现多级缓存体系：

内存缓存：Redis存储高频请求结果（TTL 5分钟）
持久化缓存：数据库存储典型问答对
CDN缓存：静态资源全球部署

2. 响应加速技术

流式输出：通过SSE实现逐token返回

// 前端流式接收示例
const eventSource = new EventSource('/api/stream?prompt=...');
eventSource.onmessage = (e) => {
  document.getElementById('output').innerHTML += e.data;
};

模型蒸馏：针对特定场景训练轻量化版本
量化压缩：将FP32模型转为INT8降低计算量

五、典型场景实现

1. 智能客服系统

关键实现点：

意图识别：通过分类模型确定用户需求
多轮对话管理：维护对话状态机
知识库融合：结合检索增强生成（RAG）技术

class Chatbot:
    def __init__(self, llm_client, knowledge_base):
        self.llm = llm_client
        self.kb = knowledge_base
    def respond(self, history, new_input):
        # 检索相关知识
        relevant_docs = self.kb.search(new_input)
        # 构造带上下文的prompt
        context = "\n".join([doc['content'] for doc in relevant_docs])
        prompt = f"用户问题：{new_input}\n相关知识：{context}\n请回答："
        return self.llm.complete(prompt)

2. 内容生成平台

核心功能模块：

模板引擎：支持动态变量注入
质量评估：自动评分系统（流畅度、相关性等维度）
版本控制：生成内容的历史版本管理

六、监控与运维体系

1. 关键指标监控

调用成功率：API调用失败率应<0.5%
响应时间：P90延迟需控制在2秒内
成本效率：单位token成本持续优化

2. 日志分析系统

建议结构化存储以下字段：

{
  "request_id": "xxx",
  "prompt": "用户输入",
  "response": "模型输出",
  "latency": 1200,
  "tokens": {
    "input": 50,
    "output": 200
  },
  "status": "success"
}

七、合规性建设要点

数据主权：明确用户数据存储地域
审计追踪：完整记录模型调用日志
模型透明度：提供生成内容溯源功能
年龄验证：敏感功能实施实名认证

八、持续迭代机制

建议建立AB测试框架：

def ab_test(prompt, model_variants):
    results = {}
    for name, model in model_variants.items():
        results[name] = model.complete(prompt)
    # 根据评估指标选择最优版本
    best_model = max(results.items(), key=lambda x: evaluate(x[1]))
    return best_model

通过以上方法论与代码示例，开发者可系统化构建高可用、安全可控的大语言模型应用。实际开发中需根据具体业务场景调整技术方案，建议通过压力测试验证系统容量，并建立完善的监控告警体系确保服务稳定性。

基于大语言模型的应用开发指南：第三章构建实践