大模型落地指南：小白程序员必看，收藏这份从入门到实战的学习资料！

这次展开讲讲。

怎么把“近乎万能”的大模型应用到自己的业务里？

（1）业务场景怎么落地大模型？

假设现有业务流程Program如下：

• 任务从开始到结束先后经历3个步骤，其中包含逻辑判断环节。
• 示例：智能客服场景里，用户进线后，先后经历 猜你想问→自助工具→知识问答→多轮会话→人工客服→工单系统等几个环节

按照大模型渗透程度深浅，大模型应用开发模式可划分成几类。

• •① 嵌入式Embedded：单个流程接入大模型，如 只在知识问答环节引入大模型，提升问答能力，其它环节照旧。
• •②辅助式Copilot：智能化程度提升，大部分流程都由大模型完成初稿，人工确认效果。如用户进线客服系统后，问题推荐、自助、问答等主要流程都由LLM处理，关键环节由人工核实，保证服务质量。
• •③代理式Agent：明确任务目标后，托管给Agent，最后人工验收。这个阶段智能化程度进一步提升，进入“托管”阶段，人工可以省略。
• •④群体式Society：有些场景涉及多方协作，此时可以用多个Agent跟人一起协作，共同完成任务，如清华发布论文，研究多个Agent玩狼人杀游戏。

模式总结如下：

• 嵌入→辅助→单智能体→多智能体，可控性逐步下降，智能化比例逐步提升，直至全托管。
• 大模型“渗透率“越高，系统越智能，人工成本越低，但不足之处是可控性越差，对LLM依赖越重。

（2）具体用什么技术？

大模型落地时，常见技术点：PE、Fine-tune、RAG、Agent等，共同完成应用需求。

这些技术有什么区别？

• ①PE提示工程：基座模型不动，纯粹通过优化提示语来完成指定任务；简单快速，但PE工作量大，且受限于基座模型能力（知识+理解）
• ②RAG检索增强生成：依然不动基座模型，通过检索外部知识来缓解基座模型知识储备不足的问题；实施方便，知识扩展便捷，但解决不了复合推理问题。
• ③PEFT参数高效微调：开始更改/新增少量参数，快速提升基座模型在特定任务上表现，微调成本低，见效快，但容易过拟合、灾难遗忘。
• ④ME模型编辑：针对特定知识点进行修复训练，效率高于PEFT，且更为彻底。
• ⑤FT全参微调：更新全部参数，适合垂类增量预训练，让基座模型学到更多领域知识。
• ⑥Agent智能体：不动基座模型，通过追加组件（人设、记忆、规划等）将模型“拟人化“，进而完成更复杂的任务。

一张图概括如上，这几种技术方案对数据、计算资源、提示工程、检索等要求不同，应用时根据各自情形选择合适的方法。

• 垂类业务：如果数据量少，PE或PEFT，数据多且GPU充足，FT（或CPT增量预训练）
• 通用业务：以PE、Agent为主
• 强调可控？PE升级为workflow、ReACT、Multi-agent这类复杂设计。

通用路线图（放之四海而皆准）：

• 先从PE开始，不断升级，充分挖掘基座模型能力天花板
• 模型知识量不足？RAG系列改进方案
• 垂类知识库多？微调或增量训练
• RAG+FT两者可以混合使用
• 任务复杂/涉及协作？Agent方案

各个板块适用条件不同

• ① PE
• 特点：指令清晰+任务拆解+思维力+系统测试
• 扩展：提供参考信息+使用工具
• 不适合：引入新信息+复杂风格稳定复制+token节省
• ② RAG
• 作用：引入新信息+减少幻觉
• 不适合：开放域知识(医疗/法律)+学习特定风格结构
• ③ FT
• 特点：指令遵循，以特定风格结构回复
• 适合：加强基础模型中已有知识+修改定制输出格式+节省token
• 不适合：添加新知识+快速迭代
• ④ Agent
• 特点：解决复合问题，具备一定思考能力
• 适合：复杂任务, 离散/孤立→连续/环境
• 不适合：简单/性能要求高

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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