大模型应用开发：无需AI背景，你也可以成为风口弄潮儿！2026最新AI大模型应用开发小白入门必看！
本文旨在降低大模型应用开发的门槛，让非AI背景的开发者也能轻松入门。文章介绍了大模型应用开发的流程和各个环节，强调了Prompt Engineering的重要性，并提出了AI Agent的概念，展示了如何利用外部工具增强大模型的能力。最后，文章鼓励开发者抓住AI时代的机遇，通过学习和实践，成为大模型领域的佼佼者。
前言
最近AI如火如荼的进行，很多专业名词如雨后春笋般冒出：如大模型、微调、蒸馏、检索增强生成等，对于非AI相关背景，可能需要深厚的数学和理论基础。自己的微积分线性代数概率论这三板斧早都忘光了，连一个最基础的神经网络反向传播的原理都看不懂，那咋搞？没关系，不论多少专业名词，理论上的东西最终都要落地，需要把它接入到业务中才能产生真正的价值，而这归根到底还是依赖我们基于它之上去做应用开发，而基于大模型做业务开发，并不依赖我们对AI领域有深入的前置了解，这就是写此文章的目的。
目标
标是大家读完之后能够很清晰地明白以下几点：
- 参与大模型应用开发，无需任何AI和数学知识背景，不必担心学习门槛
- 了解基于LLM的应用开发的流程、各个环节，最后可以自信地说：我行我上啊
- 大模型怎么和具体业务知识结合起来，实现用户真正需要的功能——RAG
- 我们广大非AI背景的开发人员，在大模型的浪潮中如果想卷一下，发力点在哪里——AI Agent
大模型怎么在业务中发挥作用的
目前的大语言模型，几乎都是以聊天的方式来和用户进行交互的，这也是为什么OpenAI开发的大模型产品叫ChatGPT，核心就是Chat。而我们基于大语言模型LLM开发应用，核心就是利用大模型的语义理解能力和推理能力，帮我们解决一些难以用**“标准流程”**去解决的问题，这些问题通常涉及：理解非结构化数据、分析推理等。
一个典型的大模型应用架构如下图所示，其实和我们平时开发的应用没什么两样。我们平时开发应用，也是处理用户请求，然后调用其它服务实现具体功能。在这个图中，大模型也就是一个普通的下游服务。
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常见应用场景
文生文
用户输入文本输出模型推理后文本，如翻译、写作、答疑、摘要、编程等
文生图
通过输入文本描述，输出图片。可以根据不同比例、风格来控制不同的输出规格。
图生图
输出与参考图类似的图片。
文生视频
通过详细的提示词(prompt)，生成视频。
怎么和LLM进行协作——Prompt Engineering
让大模型返回确定的数据格式
简单讲就是你在提问的时候就明确告诉它要用什么格式返回答案，理论上有无数种方式，但是归纳起来其实就两种方式：
- Zero-shot Prompting (零样本提示)
- Few-shot Learning/Prompting (少样本学习/提示)
这个是比较学术比较抽象的叫法，其实它们很简单，但是你用zero-shot、few-shot这种词，就会显得很专业。
Zero-shot
直接看个Prompt的例子：
帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求以这样的json输出：{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} — 这段话是：我喜欢唱跳rap和打篮球
在这个例子中，所谓的zero-shot，我没给它可以参考的示例，直接就说明我的要求，让它照此要求来进行输出。与之对应的few-shot其实就是多加了些例子。
Few-shot
比如如下的prompt：
帮我解析以下内容，提取出关键信息，并用JSON格式输出。给你些例子： input: 我想去趟北京，但是最近成都出发的机票都好贵啊 output: {“from”:“成都”,“to”:“北京”} input: 我看了下机票，成都直飞是2800，但是从香港中转一下再到新西兰要便宜好几百 output: {“from”:“成都”,“to”:“新西兰”} input: 之前飞新加坡才2000，现在飞三亚居然要单程3000，堂堂首都票价居然如此高昂，我得大出血了 output: {“from”:“北京”,“to”:“三亚”}
从这个prompt中可以看到，我并没有明确地告诉大模型要提取什么信息。但是从这3个例子中，它应该可以分析出来2件事：
- 以{“from”:“”,“to”:“”}这种JSON格式输出
- 提取的是用户真正的出发地和目的地
这种在prompt中给出一些具体示例让模型去学习的方式，这就是所谓的few-shot。不过，不论是zero-shot还是few-shot，其核心都在于更明确地给大模型布置任务，从而让它生成符合我们预期的内容。当然，约定明确的返回格式很重要但这只是指挥大模型做事的一小步，为了让它能够完成复杂的工作，我们还需要更多的指令。
举例来说，在上述zero-shot的例子中，我的prompt是：
帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求以这样的json输出：{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} — 这段话是：我喜欢唱跳rap和打篮球
实际大模型返回的内容可能是：
好的，我来帮你分析这个句子的主谓宾结构，以下是按你要求输出的JSON {“subject”: “我”,“predicate”: “喜欢”,“object”: “唱跳rap和打篮球”} 解释说明： 1. 主语(subject): 我-表示动作执行者 2. 谓语（predicate）：喜欢 - 表示动作或状态，这里是一个连动结构 3. 宾语（object）：唱跳rap和打篮球 - 表示动作的对象
你不能说它没实现需求，但我们应用程序对于这个输出就完全没法用…这里的问题就在于，我们的prompt并没有明确地告知LLM输出内容只包含JSON，性格比较啰嗦的大模型就可能在完成任务的情况下尽量给你多一点信息。在开发和开发对接时，我们说输出JSON，大家就都理解是只输出JSON，但在面对LLM时，你就不能产品经理一样说这种常识性问题不需要我每次都说吧，大模型并不理解你的常识。因此我们需要明确提出要求，比如：
帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求: 1. 以这样的json输出：{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} 2. 只输出JSON不输出其它内容，方便应用程序直接解析使用结果
最后大模型的输出如下：
{ “subject”: “我”, “predicate”: “喜欢”, “object”: “唱跳rap和打篮球” }
普通程序员应该关注的机会
以上基于文档的知识问答和AI Copilot，是目前大模型应用开发渗透最深入、使用最广泛的业务场景。我们普通开发者，可以学习借鉴这种思路，并在合适的场景中运用到自己的业务中来提升效率。但是，并不是所有业务都适合，也不是所有开发者都有这样的机会。正所谓，“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。但如果业务线没有场景，大家没有合适的机会参与，是不是就会掉队呢？
其实不然，我可以很明确地说，AI应用开发还有非常广阔的且马上就能想到且还没怎么开卷且不需要懂AI的空间等着大家去发挥。
前面例子中讲到的场景，不知道大家有没有发现，主要还是在问答场景，不论是基于知识库的问答，还是copilot基于代码仓库的问答，交互都是一问一答的场景。你通过提问，知道了该怎么做，然后按照AI的指导去解决问题。相比于之前遇到问题去网上搜索，然后还需要在各种垃圾消息中过滤有效信息的费时费力，这已经是很大的进步了。但其实，既然AI这么智能，我们能不能让它直接帮我们把活干了，而不是告诉我们该怎么干。
文章的前半部分，我们讲到了开发复杂应用的一些基本原理和方法，核心就是依赖反转，利用LLM的function calling能力，我们去提供工具进而增强LLM的能力。比如，我们可以实现一个Tool，它可以在本地执行输入shell命令，并返回执行结果。有了这个工具，大模型就相当于有了在本机执行命令的能力了。具体流程类似于：
在应用层实现一些能力供大模型调用，从而让它可以和现实环境产生交互（查询数据、执行命令）。这类应用业界有个专有名词，叫做——AI Agent。引用IBM对AI Agent的一个定义：
Anartificial intelligence (AI)agent refers to a system or program that is capable of autonomously performing tasks on behalf of a user or another system by designing its workflow and utilizing available tools
简而言之，AI Agent就是可以利用外部工具帮你干活的应用。但是很显然，它能干哪些活，完全取决于你提供了哪些Tool。
假如你从2026年开始学大模型，按这个步骤走准能稳步进阶。
接下来告诉你一条最快的邪修路线，
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阶段1:大模型基础
阶段2:RAG应用开发工程
阶段3:大模型Agent应用架构
阶段4:大模型微调与私有化部署
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