ai应用场景开发 AI应用场景开发实战指南

一、核心开发流程

1. 需求分析与场景界定

2. 数据工程

3. 模型开发

二、典型场景技术方案

| 场景类型 | 技术栈组合 | 案例参考 |

|-|--||

| 智能制造 | CV+YOLOv5+数字孪生 | 西门子故障预测系统 |

| 智慧医疗 | NLP+知识图谱+联邦学习 | IBM Watson辅助诊疗|

| 金融风控 | 时序预测+图神经网络 | 信贷风险评估模型 |

三、企业级开发框架

```python

Spring AI集成示例（Java生态）

@EnableAIClients

public class FraudDetectionApp {

@AIClient

private RiskModelService model;

// 调用AI服务进行实时风险评估

```

四、效能提升工具链

五、实施注意事项

1. 硬件选型：大模型部署需16GB以上显存

2. 审查：医疗应用需通过HIPAA合规认证

3. 持续迭代：建立A/B测试机制验证模型效果

建议结合具体场景选择技术路径，工业领域优先考虑Azure IoT+CV组合，教育行业可尝试LangChain+提示工程方案。