一、需求分析与场景定义

1、业务痛点识别

明确行业需求（如医疗诊断辅助、金融风控、法律合同解析），确定模型需解决的核心问题（如文本生成、知识问答、预测分析）。

关键问题：如何量化业务目标？例如，医疗场景需降低误诊率，金融场景需提高风险评估准确率。

2、场景边界划分

定义模型输入输出形式（如结构化数据、多模态信息）、性能指标（响应延迟、准确率阈值）和合规约束（数据隐私、行业法规）。

二、数据准备与知识融合

1、领域数据采集

数据来源：行业数据库（如医疗电子病历）、专业文献（如法律判例）、传感器数据（工业场景）、人工标注语料。

挑战：数据稀疏性（如罕见病例）、标注成本高（需领域专家参与）、多语言/多模态对齐。

2、知识增强策略

结构化知识注入：将行业知识图谱（如药物相互作用库）嵌入模型。

示例技术：

实体链接：将文本中的术语映射到知识库（如ICD-10疾病编码）。

规则引擎：通过正则表达式或逻辑规则强化领域约束（如金融合规条款）。

三、模型选型与训练优化

1、基座模型选择

通用大模型（如LLaMA、GPT系列） vs. 行业预训练模型（如BioBERT、FinBERT）。

权衡点：算力成本 vs. 领域适配性，参数量级（7B/13B/70B）与硬件限制。

2、训练策略

两阶段训练法：

领域预训练：在行业语料上继续训练基座模型（如使用LoRA降低显存占用）。

任务微调：针对下游任务（如QA、分类）进行指令微调（Instruction Tuning）。

技术要点：

课程学习：从简单任务逐步过渡到复杂任务。

对抗训练：增强模型对噪声数据的鲁棒性（如医疗文本中的拼写错误）。

四、领域自适应与评估

1、领域适配技术

参数高效微调：Adapter、Prompt Tuning减少训练成本。

检索增强生成（RAG）：结合外部知识库实时检索，解决长尾问题（如法律条款更新）。

2、评估体系构建

量化指标：

通用指标：BLEU、ROUGE（生成任务）、F1-score（分类）。

领域指标：医疗诊断的AUC-ROC、金融风险评估的KS值。

人工评估：领域专家对输出结果进行可信度评分（如法律建议的合规性）。

五、部署与工程优化

1、推理加速

模型压缩：量化（FP16/INT8）、蒸馏（如TinyBERT）、模型切分（Tensor Parallelism）。

硬件适配：GPU/TPU集群部署、边缘设备轻量化（如医疗手持设备）。

2、系统工程

Pipeline设计：

预处理模块（数据清洗、术语标准化）。

后处理模块（结果校验、可解释性输出）。

监控系统：实时跟踪模型漂移（如金融政策变化导致的性能衰减）。

六、持续迭代与合规保障

1、反馈闭环

用户行为日志分析（如高频错误查询识别），结合主动学习（Active Learning）优化数据标注。

2、合规与伦理

数据治理：匿名化处理（如HIPAA合规）、数据使用授权链。

伦理约束：模型决策可解释性（如金融拒贷原因追溯）、偏见检测（如招聘模型的性别公平性）。