AI大模型应用开发主要做哪些工作有许多小伙伴问我想学大模型应用开发技术但是不知道有什么用学完之后能做什么工作呢还有同学大模型应用开发和训练大模型一样AI加速波和大家说大模型应用开发不是训练大模型本身预训练、微调基座模型属于模型研发而是基于现成大模型API/本地部署模型搭建能解决业务问题的应用系统业内常叫LLM应用工程。整体分为需求设计、提示词工程、RAG/Agent开发、服务封装、前端交互、测试、部署运维这几块。一、需求拆解与方案设计把业务需求翻译成大模型能实现的方案明确场景知识库问答、智能客服、文档摘要、代码助手、数据分析Agent等判断选型用公有API通义 千问、 文心一言、OpenAI还是本地私有化部署模型要不要RAG、Agent、多模态划定边界模型幻觉风险、输出格式、并发、成本、权限、合规要求架构设计向量库、后端服务、存储、前端、鉴权模块二、提示词工程Prompt Engineering最基础、几乎所有大模型应用都要做编写系统提示词设定角色、规则、输出格式、约束条件Few-shot示例、思维链CoT、结构化输出JSON/Markdown提示词优化减少幻觉、控制语气、防止Prompt注入提示词版本管理、A/B测试三、RAG检索增强生成最主流的落地方案解决大模型**知识过时、私有数据、幻觉**问题文档处理PDF/Word/网页→文本抽取、清洗、去噪文本分块Chunk切块策略、重叠窗口优化向量化调用Embedding模型把文本转为向量向量数据库存入向量库Chroma、Milvus、FAISS、PGVector等检索逻辑用户提问→向量化→相似度检索召回相关片段拼接上下文把检索到的资料用户问题一起喂给大模型生成答案四、Agent智能体开发复杂任务适合需要多步思考、调用工具**的场景规划模块让大模型拆解任务思考下一步做什么工具封装写函数让模型可以调用代码执行、数据库查询、API、文件读写记忆管理短期对话记忆、长期用户记忆循环控制思考→行动→观察直到任务完成做终止条件、防死循环典型例子自动数据分析助手、科研文献处理机器人五、后端服务封装接口开发把大模型能力封装成稳定服务给前端/业务系统调用封装大模型API调用做重试、限流、超时、熔断流式输出SSE打字机效果鉴权、用户会话管理、对话历史存储成本统计Token计数、计费、速率限制多模型路由根据任务自动切换不同大模型六、前端交互开发面向用户的界面对话聊天界面、文档上传页面、结果展示面板支持文件上传、拖拽、对话历史、导出结果流式渲染、加载状态、错误提示七、评估、调优与安全对齐大模型应用和普通软件最大区别输出不是确定性的必须做评估效果评估构建评测集评估准确率、幻觉率、相关性调优手段提示词优化、RAG召回策略调参必要时做SFT/RLHF微调属于进阶安全防护输入过滤、输出审核、防止prompt注入、敏感信息脱敏监控识别模型幻觉、违规内容、异常请求八、部署、运维与持续迭代部署容器Docker、K8s公有云/私有化部署可观测日志、Token消耗、响应延迟、失败率监控持续迭代收集用户Bad Case反哺优化提示词、知识库、Agent逻辑九、简单区分岗位侧重点大模型应用开发工程师上面整套重点RAG、Agent、服务封装、提示词、向量库提示词工程师偏提示词、评测、内容策略大模型算法工程师基座模型微调、模型压缩、模型训练偏底层前端/全栈界面、流式交互十、常见技术栈入门Python、LangChain/LlamaIndex、向量库、Embedding模型、FastAPI、SSE最后说一句技术成长不只是写代码职业规划和自我包装同样重要。我整理了一份简历、面试和职业规划的学习资料适合想在职场上走得更远的朋友看看。资料展示下面是我整理的AI大模型学习资料和工具包预览适合收藏后按主题逐步学习。如果你想看完整资料目录可以在评论区留言「资料」也欢迎告诉我你更关注AI大模型里的哪类内容。
大模型应用开发主要做哪些工作？
AI大模型应用开发主要做哪些工作有许多小伙伴问我想学大模型应用开发技术但是不知道有什么用学完之后能做什么工作呢还有同学大模型应用开发和训练大模型一样AI加速波和大家说大模型应用开发不是训练大模型本身预训练、微调基座模型属于模型研发而是基于现成大模型API/本地部署模型搭建能解决业务问题的应用系统业内常叫LLM应用工程。整体分为需求设计、提示词工程、RAG/Agent开发、服务封装、前端交互、测试、部署运维这几块。一、需求拆解与方案设计把业务需求翻译成大模型能实现的方案明确场景知识库问答、智能客服、文档摘要、代码助手、数据分析Agent等判断选型用公有API通义 千问、 文心一言、OpenAI还是本地私有化部署模型要不要RAG、Agent、多模态划定边界模型幻觉风险、输出格式、并发、成本、权限、合规要求架构设计向量库、后端服务、存储、前端、鉴权模块二、提示词工程Prompt Engineering最基础、几乎所有大模型应用都要做编写系统提示词设定角色、规则、输出格式、约束条件Few-shot示例、思维链CoT、结构化输出JSON/Markdown提示词优化减少幻觉、控制语气、防止Prompt注入提示词版本管理、A/B测试三、RAG检索增强生成最主流的落地方案解决大模型**知识过时、私有数据、幻觉**问题文档处理PDF/Word/网页→文本抽取、清洗、去噪文本分块Chunk切块策略、重叠窗口优化向量化调用Embedding模型把文本转为向量向量数据库存入向量库Chroma、Milvus、FAISS、PGVector等检索逻辑用户提问→向量化→相似度检索召回相关片段拼接上下文把检索到的资料用户问题一起喂给大模型生成答案四、Agent智能体开发复杂任务适合需要多步思考、调用工具**的场景规划模块让大模型拆解任务思考下一步做什么工具封装写函数让模型可以调用代码执行、数据库查询、API、文件读写记忆管理短期对话记忆、长期用户记忆循环控制思考→行动→观察直到任务完成做终止条件、防死循环典型例子自动数据分析助手、科研文献处理机器人五、后端服务封装接口开发把大模型能力封装成稳定服务给前端/业务系统调用封装大模型API调用做重试、限流、超时、熔断流式输出SSE打字机效果鉴权、用户会话管理、对话历史存储成本统计Token计数、计费、速率限制多模型路由根据任务自动切换不同大模型六、前端交互开发面向用户的界面对话聊天界面、文档上传页面、结果展示面板支持文件上传、拖拽、对话历史、导出结果流式渲染、加载状态、错误提示七、评估、调优与安全对齐大模型应用和普通软件最大区别输出不是确定性的必须做评估效果评估构建评测集评估准确率、幻觉率、相关性调优手段提示词优化、RAG召回策略调参必要时做SFT/RLHF微调属于进阶安全防护输入过滤、输出审核、防止prompt注入、敏感信息脱敏监控识别模型幻觉、违规内容、异常请求八、部署、运维与持续迭代部署容器Docker、K8s公有云/私有化部署可观测日志、Token消耗、响应延迟、失败率监控持续迭代收集用户Bad Case反哺优化提示词、知识库、Agent逻辑九、简单区分岗位侧重点大模型应用开发工程师上面整套重点RAG、Agent、服务封装、提示词、向量库提示词工程师偏提示词、评测、内容策略大模型算法工程师基座模型微调、模型压缩、模型训练偏底层前端/全栈界面、流式交互十、常见技术栈入门Python、LangChain/LlamaIndex、向量库、Embedding模型、FastAPI、SSE最后说一句技术成长不只是写代码职业规划和自我包装同样重要。我整理了一份简历、面试和职业规划的学习资料适合想在职场上走得更远的朋友看看。资料展示下面是我整理的AI大模型学习资料和工具包预览适合收藏后按主题逐步学习。如果你想看完整资料目录可以在评论区留言「资料」也欢迎告诉我你更关注AI大模型里的哪类内容。