需求分析：在项目启动之初，需求分析阶段是确定AI系统目标和需求的关键步骤，包括明确要解决的问题、预期结果、性能指标和用户需求，以确保系统设计能够满足实际业务需求。

设计：设计阶段涉及确定产品的目标市场、应用场景和核心价值，并从构建最小可行性产品（MVP）开始，逐步完善和优化，以实现产品的快速迭代和市场适应。

功能设计：在功能设计阶段，开发者需要确定应用的核心功能，并围绕这些功能设计上下游的辅助功能，以形成一个完整的功能链，确保产品能够满足用户的整体需求。

数据收集与预处理：数据是AI系统的基石，这一阶段包括从不同渠道收集数据、清洗数据以去除异常值和重复项、对数据进行标注，以及将数据集分割为训练集、验证集和测试集，为模型训练和评估做准备。

搭建整体架构：在这一阶段，开发者需要设计和搭建整个应用的技术架构，包括选择合适的数据库、API接口和数据处理流程，以实现从用户输入到应用输出的全流程贯通。

搭建数据库：个性化大模型应用需要个性化数据库的支持，这一步骤涉及收集和预处理数据，然后将其向量化存储到数据库中，以便后续的模型训练和检索。

模型选择与训练：选择合适的机器学习或深度学习模型，并使用预处理后的数据对模型进行训练，调整模型参数以优化性能。

模型评估和调优：使用验证集和测试集对模型进行评估，根据评估结果对模型进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。

部署上线：将训练好的模型部署到生产环境中，包括选择合适的运行环境和部署方式，确保模型能够稳定运行并提供服务。

性能监控与优化：在模型部署后，建立性能监控系统以实时跟踪模型表现，并根据监控结果进行优化，以确保模型的长期稳定性和准确性。

安全与隐私保护：确保模型和数据的安全性，采取必要的技术措施保护数据不被未授权访问，并遵守隐私保护法规，确保用户数据的安全。