Vellum怎麼用 AI大模型應用開發平臺教程

Vellum是一個AI大模型應用開發平臺，提供提示詞管理、測試和部署工具，幫助團隊快速上線LLM應用。它適合用來搭建聊天機器人、內容生成和知識問答等應用：你可以先在介面裡試模型、改提示詞，再用測試樣例檢查效果，最後將工作流部署給應用呼叫。下面按從建立到上線的順序走一遍，介面名稱可能隨版本調整。

第一步：註冊並連線模型

先開啟Vellum官網，註冊帳號並進入工作區。新建專案時，先想清楚要解決的任務，例如客服答疑或文字分類；任務目標越具體，後續越容易判斷輸出是否合格。接著進入模型或憑據設定區域，按頁面提示連線所需模型提供方，填入對應API金鑰並儲存。金鑰應放在平臺的憑據管理處，不要寫進提示詞、示例文字或公開程式碼倉庫。

連線完成後，回到專案裡建立一個簡單的Prompt或Workflow，選擇剛接入的模型，輸入一條真實但不含敏感資訊的測試問題，點選執行。檢查模型是否正常返回、輸出語言是否正確，也留意報錯提示；若失敗，先核對金鑰、模型名稱和帳號權限，再確認所選模型是否可用。首次試跑建議用短輸入，便於快速定位問題，也能減少無關變數。

第二步：建立提示詞模板

在提示詞編輯區新建模板，先寫清楚模型的角色、任務、語氣和輸出格式。例如要求“作為客服助手，依據給定資料回答，資料不足時明確說明”，比只寫“回答使用者問題”更容易得到穩定結果。把會變化的內容設為變數，例如{{question}}或{{context}}，並在測試面板填入樣例值。這樣同一套模板就能複用，不必每次手動改正文。

接著按實際需求選擇模型與生成引數。先用預設設定跑通，再逐項調整溫度、輸出長度等選項；需要穩定、偏事實的回答時，可嘗試較低溫度，需要更多表達變化時再適度調高。每次只改一個因素，並儲存一組輸入與輸出，方便看出差異。若任務需要結構化結果，可在提示詞中明確欄位名稱、格式及缺失資訊的處理方式。

版本管理和測試

改提示詞前先保留當前版本，給版本寫上簡短說明，例如“增加拒答規則”或“調整摘要格式”。然後建立測試集，放入常見問題、邊界案例和容易答錯的輸入，批次執行新舊版本進行對照。重點檢查準確性、格式、語氣和遺漏情況；可為每項設定透過標準，必要時安排人工複核。若新版本表現變差，就回到舊版本繼續迭代，避免未經驗證的改動直接影響線上使用者。

第三步：部署和監控

測試達到預期後，在Vellum中將Prompt或Workflow部署到目標環境，並按頁面提供的方式生成呼叫介面或接入應用。把介面金鑰儲存在服務端配置中，透過後端傳送變數，不要嵌入瀏覽器前端。上線前先用少量請求做冒煙測試，確認輸入、輸出、異常處理都符合預期；同時設定合理的超時、重試和呼叫限制，避免服務波動時請求堆積或成本失控。

部署後持續觀察執行記錄和評估結果，關注失敗請求、回答質量、延遲與模型用量等訊號。若平臺支援追蹤或反饋收集，可以把使用者糾錯和典型失敗案例整理進測試集，定期迴歸測試，再決定是否更新提示詞或模型。正式環境建議區分開發、測試和生產配置，重要變更先在測試環境驗證，並保留可回退版本。這樣迭代時有依據，也能更快定位線上問題。

如果你在比較國內替代方案，可以瞭解01Agent，並根據實際需求評估其功能、模型接入方式和部署流程：01agent.cgref.cn。選擇工具時，建議先拿同一組任務樣例試用，比較搭建難度、團隊協作、測試能力及上線方式；介紹與整理內容可參考潤滅。