技术需求清单构建LLM Twin系统的第一步是明确ML工程层面的需求。从数据到部署，需要覆盖以下四大领域：数据采集：自动从LinkedIn、Medium、Substack、GitHub等平台爬取个人数字内容，支持定时调度。数据处理与存储：标准化爬取数据，存入数据仓库；清洗、分块、嵌入文本，向量化后存入向量数据库用于RAG；同时构建指令数据集用于微调。模型训练：支持微调不同规模（7B、14B、30B、70B参数）的LLM，实验跟踪与对比，模型版本化注册。推理与运维：提供REST API接口，集成RAG实时检索，支持自动扩缩容，实现CI/CD持续部署。这些需求最终通过数据采集、特征、训练、推理四个流水线（即FTI架构的扩展）来系统化解决。数据采集流水线数据采集是整个系统的起点。它的职责是周期性从以下来源提取原始数据：LinkedIn：个人主页、发表的动态与文章Medium/Substack：博客文章与订阅内容GitHub：代码仓库、README、issues每个数据源对应一个爬虫（或使用平台API），实现结果标准化为统一格式（如JSON）。采集后的原始数据先暂存至对象存储（如S3）或数据湖，方便后续批量处理。关键设计点：配置化调度（如Cron），避免频繁请求触发限流。增量采集：只抓取新增或变更内容，减少重复存储。数据质量监控：检查字段完整性、编码格式，对解析失败的条目记录日志。特征流水
技术需求清单构建LLM Twin系统的第一步是明确ML工程层面的需求。从数据到部署，需要覆盖以下四大领域：数据采集：自动从LinkedIn、Medium、Substack、GitHub等平台爬取个人数字内容，支持定时调度。数据处理与存储：标准化爬取数据，存入数据仓库；清洗、分块、嵌入文本，向量化后存入向量数据库用于RAG；同时构建指令数据集用于微调。模型训练：支持微调不同规模（7B、14B、30B、70B参数）的LLM，实验跟踪与对比，模型版本化注册。推理与运维：提供REST API接口，集成RAG实时检索，支持自动扩缩容，实现CI/CD持续部署。这些需求最终通过数据采集、特征、训练、推理四个流水线（即FTI架构的扩展）来系统化解决。数据采集流水线数据采集是整个系统的起点。它的职责是周期性从以下来源提取原始数据：LinkedIn：个人主页、发表的动态与文章Medium/Substack：博客文章与订阅内容GitHub：代码仓库、README、issues每个数据源对应一个爬虫（或使用平台API），实现结果标准化为统一格式（如JSON）。采集后的原始数据先暂存至对象存储（如S3）或数据湖，方便后续批量处理。关键设计点：配置化调度（如Cron），避免频繁请求触发限流。增量采集：只抓取新增或变更内容，减少重复存储。数据质量监控：检查字段完整性、编码格式，对解析失败的条目记录日志。特征流水
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——从 rwx 到 chmod/chown)
