夜雨聆风
AI大模型软件的开发
AI 大模型软件（LLM-based Software）的开发早已不再是简单的“写代码”，而演变成了一场围绕模型能力（Capability）、私有知识（Context）与业务逻辑（Logic）的深度融合。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎交流合作。商务合作加WX：muqi2026
如果说传统软件开发是“建造房屋”，大模型软件开发更像是“驯化大象并为其建造工坊”。
一、 开发的三大路径：从“省钱”到“顶配”
开发大模型软件通常有三种不同的切入点，取决于你的业务需求和预算：
| 开发路径 | 核心技术 | 适用场景 | 开发难度 |
| 应用层开发 (Prompt/RAG) | 直接调用 API (GPT-4, DeepSeek等) + 向量数据库 | 知识库问答、客服助手、日常办公工具 | ⭐ (低) |
| 中间层开发 (Agentic) | 智能体框架 (LangChain, LangGraph) + 工具调用 | 自动订票、自动化财务报表、复杂流程调度 | ⭐⭐⭐ (中) |
| 底层开发 (Fine-tuning) | 监督微调 (SFT)、LoRA、强化学习 (RLHF) | 医疗诊断、法律合同严审、特定行业专家系统 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (高) |
二、 核心开发流程：LMOps (大模型运维)
在大模型时代，开发生命周期变成了持续迭代的环形：
1. 提示工程与原型构建 (Prompt Engineering)
这是成本最低的验证方式。通过 Chain-of-Thought (思维链) 等技术，验证大模型是否理解你的业务逻辑。如果“提示词”解决不了，再考虑更重的方法。
2. RAG (检索增强生成) 架构
为了解决大模型的“幻觉”和知识滞后，这是目前最主流的方案。
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向量化： 将公司私有的文档转化为向量数据。
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检索： 用户提问时，先去数据库找最相关的片段。
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合成： 把片段喂给模型，让它“看着书回答问题”。
3. Agent（智能体）构建
2025-2026 年的趋势是让 AI 拥有手脚。
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赋予模型调用外部 API 的权限（如查询天气、发送邮件、操作数据库）。
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规划： 模型先思考“第一步做什么，第二步做什么”。
三、 2026 年的主流技术栈
如果你现在要组建团队开发大模型应用，这是推荐的工具集：
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模型层 (Model Layer): * 闭源：OpenAI GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro.
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开源：Llama 3, DeepSeek-V3, Qwen 2.5 (用于私有化部署).
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编排框架 (Orchestration): LangChain, LangGraph, 或 Microsoft Semantic Kernel.
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向量数据库 (Vector DB): Pinecone, Milvus, 或 PGVector (在 Postgres 基础上).
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监控与评估 (Observability): LangSmith, Arize Phoenix (用来监控 AI 有没有胡言乱语或泄露隐私).
四、 开发中的核心难点
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确定性挑战： AI 输出具有随机性。如何保证它在 1000 次回答中都不出错？（通常需要建立自动化测试集 Evals）。
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数据隐私： 如何确保用户的敏感数据不被模型学走？（通常采用数据脱敏或本地私有化部署模型）。
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Token 成本控制： 高频率调用 API 非常昂贵，需要通过 Prompt 缓存 或 模型路由（轻量任务用小模型，重任务用大模型） 来省钱。
五、建议
如果您是刚开始探索，建议先使用 Dify 或 Coze 这样的低代码平台快速搭出一个 RAG 原型。它们集成了上述大部分复杂逻辑，能让你在几小时内看到成品。
您是想为自己的公司构建一个内部 AI 工具，还是准备面向市场开发一款 AI 产品？ 我可以为您提供更具针对性的技术架构建议。
