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AI大模型开发实战指南2025

分类:行业百科

实战案例

2025-06-12 19:25:10

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一、开发流程框架

1. 核心定位

以大语言模型为功能核心,结合业务逻辑提供独特功能,重点通过Prompt Engineering实现控制而非修改模型本身

  • 传统AI开发:拆解业务→训练子模型→组合链路
  • 大模型开发:用Prompt Engineering直接解决完整业务逻辑
  • 2. 关键技术栈

  • 模型调用:API/开源模型(如GPT-4、Gemini、文心一言)
  • 提示工程:动态推理链设计、多轮对话控制
  • 数据工程:清洗、增强与向量化处理
  • 二、工具选型建议

    | 类型 | 推荐工具 | 优势场景 |

    ||--|--|

    | 多模态模型 | DeepSeek R1系列 | 中文语义理解+动态推理链生成 |

    | 图像生成 | 即梦AI文生图2.1 | 精准中文场景适配+免费商用授权|

    | 检索增强 | RAGFlow/FastGPT | 企业级知识库问答系统构建 |

    三、典型实战案例

    1. 新媒体运营

  • 组合Kimi(情感文案)+文心一言(方言配音)
  • 效果:爆款率提升40%
  • 2. 教育培训

  • 通义千问生成论文思维导图
  • 操作:上传文献→语音输入→自动结构化输出
  • 3. 企业应用

  • 基于Dify搭建K12智能助教系统
  • 实现:自动批改+个性化学习路径推荐
  • 四、进阶开发技巧

    1. 持续学习机制

  • 通过环境反馈实现模型自主演进(参考上海市专项方向2)
  • 2. 长程任务规划

  • 采用反思回溯算法增强复杂任务执行能力
  • 3. 性能优化

  • 混合使用Naive RAG与Advanced-RAG方案
  • 评估指标:回答准确性+响应延迟
  • 如需具体领域(如医疗、金融)的专项方案,可提供更多需求细节以便进一步建议。

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