Vellum怎么用 AI大模型应用开发平台教程

Vellum是一个AI大模型应用开发平台，提供提示词管理、测试和部署工具，帮助团队快速上线LLM应用。它适合用来搭建聊天机器人、内容生成和知识问答等应用：你可以先在界面里试模型、改提示词，再用测试样例检查效果，最后将工作流部署给应用调用。下面按从创建到上线的顺序走一遍，界面名称可能随版本调整。

第一步：注册并连接模型

先打开Vellum官网，注册账号并进入工作区。新建项目时，先想清楚要解决的任务，例如客服答疑或文本分类；任务目标越具体，后续越容易判断输出是否合格。接着进入模型或凭据设置区域，按页面提示连接所需模型提供方，填入对应API密钥并保存。密钥应放在平台的凭据管理处，不要写进提示词、示例文本或公开代码仓库。

连接完成后，回到项目里创建一个简单的Prompt或Workflow，选择刚接入的模型，输入一条真实但不含敏感信息的测试问题，点击运行。检查模型是否正常返回、输出语言是否正确，也留意报错提示；若失败，先核对密钥、模型名称和账号权限，再确认所选模型是否可用。首次试跑建议用短输入，便于快速定位问题，也能减少无关变量。

第二步：创建提示词模板

在提示词编辑区新建模板，先写清楚模型的角色、任务、语气和输出格式。例如要求“作为客服助手，依据给定资料回答，资料不足时明确说明”，比只写“回答用户问题”更容易得到稳定结果。把会变化的内容设为变量，例如{{question}}或{{context}}，并在测试面板填入样例值。这样同一套模板就能复用，不必每次手动改正文。

接着按实际需求选择模型与生成参数。先用默认设置跑通，再逐项调整温度、输出长度等选项；需要稳定、偏事实的回答时，可尝试较低温度，需要更多表达变化时再适度调高。每次只改一个因素，并保存一组输入与输出，方便看出差异。若任务需要结构化结果，可在提示词中明确字段名称、格式及缺失信息的处理方式。

版本管理和测试

改提示词前先保留当前版本，给版本写上简短说明，例如“增加拒答规则”或“调整摘要格式”。然后建立测试集，放入常见问题、边界案例和容易答错的输入，批量运行新旧版本进行对照。重点检查准确性、格式、语气和遗漏情况；可为每项设定通过标准，必要时安排人工复核。若新版本表现变差，就回到旧版本继续迭代，避免未经验证的改动直接影响线上用户。

第三步：部署和监控

测试达到预期后，在Vellum中将Prompt或Workflow部署到目标环境，并按页面提供的方式生成调用接口或接入应用。把接口密钥保存在服务端配置中，通过后端发送变量，不要嵌入浏览器前端。上线前先用少量请求做冒烟测试，确认输入、输出、异常处理都符合预期；同时设置合理的超时、重试和调用限制，避免服务波动时请求堆积或成本失控。

部署后持续观察运行记录和评估结果，关注失败请求、回答质量、延迟与模型用量等信号。若平台支持追踪或反馈收集，可以把用户纠错和典型失败案例整理进测试集，定期回归测试，再决定是否更新提示词或模型。正式环境建议区分开发、测试和生产配置，重要变更先在测试环境验证，并保留可回退版本。这样迭代时有依据，也能更快定位线上问题。

如果你在比较国内替代方案，可以了解01Agent，并根据实际需求评估其功能、模型接入方式和部署流程：01agent.cgref.cn。选择工具时，建议先拿同一组任务样例试用，比较搭建难度、团队协作、测试能力及上线方式；介绍与整理内容可参考润灭。