ai编程大模型 AI编程大模型实战指南2025

一、大模型开发核心思路

当前AI大模型开发主要采用"调用API+Prompt工程"的模式，与传统AI开发有显著差异：

二、主流开发工具与技术栈

1. 开发框架

2. 关键技术方向

三、实战项目案例

1. 企业应用案例

2. 行业解决方案

四、学习路径建议

基础阶段

1. 理解Transformer架构及预训练、SFT、RLHF等关键技术

2. 掌握Prompt工程基础与进阶技巧

3. 完成前端界面代码生成等入门项目

进阶阶段

1. 学习RAG全栈技术及性能评估方法

2. 分析FastGPT、QAnything等热门项目实现

3. 掌握API调用与AI编程工具(Copilot、通义灵码等)

五、主流大模型选型参考

| 模型 | 特点 | 适用场景 | 访问方式 |

|||-|-|

| DeepSeek R1 | 高性价比，强逻辑推理 | 代码生成/论文分析 | 国内直连 |

| GPT-4o | 全能型，多语言支持 | 通用文本生成 | 需梯子 |

| Claude | 长文本处理(128K) | 学术论文润色 | 需梯子 |

| 文心一言 | 本土化优化 | 中文创意内容 | 国内直连 |

提示：实际开发中建议根据项目需求组合不同模型优势，如将DeepSeek的代码能力与文心一言的本地化优势结合使用。