在集成LLM大模型时，确保数据安全、模型安全和使用安全的能力。这包括对输入数据的过滤和验证，防止恶意输入导致模型行为不当；对模型输出的监控和控制，确保输出内容符合法律法规和道德标准；以及对模型使用过程中的权限管理和访问控制，防止未授权访问和数据泄露。

通过图形界面让用户能够直观地设计和组织AI工作流程，无需编写代码。用户可以通过拖放组件、设置参数和定义流程逻辑来构建复杂的AI应用。这种技术使得非技术用户也能轻松参与到AI应用的开发中，大大提高了开发效率和灵活性。

低代码构建允许开发者通过图形界面和配置而非传统的手写代码来构建应用程序。这种方法通过减少代码编写量，加快开发速度，降低技术门槛，使得更多业务专家能够参与到应用开发中。低代码平台通常提供预构建的模块、模板和API集成，以支持快速开发和部署。

大模型的运维工作标准化、自动化和系统化的过程。这包括模型的训练、部署、监控、更新和维护等环节。通过工程化的方法，可以确保模型的持续性能优化、成本效益和可扩展性。LLM Ops还需要考虑模型的版本控制、依赖管理、持续集成和持续部署（CI/CD）等工程实践。