在前面介绍的模型训练、部署和监控等核心操作的基础上，本章将讨论如何将这些组成部分整合到更全面的自动化系统和专门针对大型模型的精巧工作流中。

您将学习提示工程的实用操作方法，管理检索增强生成（RAG）系统（包括向量数据库）的组成部分，并搭建用于模型重训练或微调的自动化流程。此外，我们还将审视LLMOps相关的安全考虑，LLM部署的治理和合规方法，以及将这些专用工作流与标准持续集成与持续部署（CI/CD）实践连接的策略。本章重点在于将这些操作组件组合起来，形成高效、端到端的LLM系统。