曲
曲凯
专注于推动AI应用创业领域的发展和分享行业见解的“42章经”创始人。
陆
陆宇
陆宇详细阐述了LLMops的概念、与传统Devops的区别以及在Dify平台中的应用。他指出，基于大模型的应用开发需要持续迭代，并强调了用户反馈的重要性。陆宇还比较了prompt service、基于私有数据的应用和微调模型三种应用开发方式的优劣，并深入探讨了prompt工程、embedding技术以及agent技术的应用场景和挑战。他分析了LangChain的优缺点，并介绍了Dify平台如何解决prompt工程难题，以及未来如何通过工具和模板来降低prompt工程的难度。此外，陆宇还分享了Dify平台上5万多个应用的典型落地场景，并对大模型的局限性（如上下文窗口长度、成本、推理质量、工具质量等）进行了深入分析。最后，陆宇对未来大模型的发展方向（多模态、模型小型化、数据向量化）以及个人助手的入口等问题进行了展望，并表达了对模型发展速度的担忧。
曲凯作为访谈主持人，引导陆宇深入探讨了LLMops、prompt工程、agent技术、LangChain等关键概念，并就大模型的落地、局限性、未来发展方向等问题与陆宇进行了深入交流。曲凯还分享了他对陆宇个人、中间层创业机会以及大模型应用发展趋势的看法，并对Dify平台的价值和未来发展方向进行了总结。
Deep Dive
LLMops 指的是基于大模型的应用开发和运营一体化，强调持续迭代和快速反馈。与 DevOps 中的运维更关注应用的可用性和性能不同，LLMops 中的运营更偏向于业务人员参与 AI 应用的塑造和定义，将他们的经验融入到大模型中。
- LLMops 衍生自 DevOps，强调持续迭代改进。
- LLMops 中的运营面向更多人，包括业务人员、运营人员等。
- Dify 是一个基于大模型的应用开发技术栈，包括开发框架和运营工具。
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