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大模型应用开发全攻略：从Prompt工程到私有知识库，普通人也能玩转AI生态！

news 2026/4/24 3:25:53

本文介绍了大模型的应用场景和人才需求，包括Prompt工程、基于大模型的应用、私有知识库、AI Agent、微调大模型和训练大模型等。文章建议普通程序员从套壳应用开始，逐步了解部署、微调和训练，并提供了Python、向量数据库、LangChain等相关技术的基础知识。通过学习这些内容，普通人也能参与到大模型生态的建设中，提高工作效率。

看一下围绕大模型的应用场景和人才需求：

**Prompt工程：**基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。

**基于大模型的应用：**在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs，连调用API都可以不用了，动动嘴就可以实现应用生成。

私有知识库：给大模型配个“资料袋”**——**大模型外挂向量数据库/知识图谱。

**AI Agent：**给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚，让它可以作为智能体进行决策和工作。

**微调大模型：**基于基座大模型的Fine Tuning。

**训练大模型：**大模型训练，高端赛道的角逐。

因此普通程序员研究大模型，不妨选择从外到内的思路，从套壳应用，再了解部署、微调和训练。

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前导篇

Python

Python：AI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。Python不难，对于一般程序员来说很容易上手。

向量数据库

随着AI的发展进入新的时代，知识的存储和表示就和向量分不开了。向量这个数学表达，在目前是人与AI交互的中间媒介。向量数据库是一种特殊的数据库，它以多维向量的形式保存信息。让大模型拥有“记忆”，就需要用到向量数据库。

常见的向量数据库包括：Chroma、ES、FAISS、Milvus等，需要了解和会用。

实战篇

LangChain

要将大语言模型的能力开发成产品，就需要LangChain帮忙了。LangChain 是一个 LLM 编程框架，它提供了一套工具、组件和接口，借助LangChain，我们可以更加便利地给大模型这个“大脑”装上记忆和四肢，更轻松地完成基于大模型的应用开发。

比如带有私有知识库的办公助手等AI Agent，都可以借助LangChain来完成。

LangChain主要支持6种组件：

Models：模型，各种类型的模型和模型集成
Prompts：提示，包括提示管理、提示优化和提示序列化
Memory：记忆，用来保存和模型交互时的上下文状态
Indexes：索引，用来结构化文档，以便和模型交互
Chains：链，一系列对各种组件的调用
Agents：代理，决定模型采取哪些行动，执行并且观察流程，直到完成为止

github：https://github.com/hwchase17/langchain

官方文档：Quickstart | ️ Langchain

如果你是Java程序员，这里有Java版：

https://github.com/langchain4j

在本地搭建部署开源模型

从零入门大模型技术，其实还是有点门槛的，硬件资源就是一关。但还是有办法的。

建议选择清华ChatGLM2-6B开源大模型进行本地部署。ChatGLM2-6B 是 ChatGLM-6B 的第二代版本，62亿的参数量的开源中英双语对话模型。

ChatGLM2-6B在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，具有更强大的性能、支持更长的上下文、更强的推理能力的特点，是Poor流选手的福音。

各种尺寸的模型需要消耗的资源：

项目地址：

GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型

HuggingFace：

https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

提高篇

机器学习基础

了解分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法等经典的机器学习算法；
模型评估：交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标（准确率、召回率、F1分数等）。

深度学习基础

掌握CNN,RNN等经典网络模型，然后就是绕不开的Transformer。

Transformer是一个引入了 Self-attention 机制的模型，它是大语言模型的基石，支撑着庞大的大语言模型家族。

在代码层面，必须掌握的就是神经网络的框架，主流框架有tenorflow,Pytorch等。

NLP 基础知识

NLP、NLU、NLG的差别；

自然语言处理中的基本任务和相关的应用；

TF-IDF、word2vec、BERT等基本算法和技术；

预训练语言模型：模型的输入、模型的结构、训练的任务、模型的输出；

可以直接从word2vec开始了解，然后到transformer，bert。

了解LLM的3个分支和发展史

根据使用的 Transformer 的方式不同，有3种常见的主流架构：encoder-only，encoder-decoder和decoder-only。

这张图清晰地展示了LLM的3个分支：

encoder-only：BERT
encoder-decoder：T5, GLM-130B, UL2
decoder-only：GPT系列, LLaMA, OPT, PaLM,BLOOM

了解典型 Decoder-only 语言模型的基础结构和简单原理。

深入篇

掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 已有开源模型的能力；
掌握 Lora、QLora 等最小化资源进行高效模型训练的PEFT技术；
掌握强化学习基础；
Alignment与RLHF；
数据处理技术；
压缩模型、推理加速技术；
分布式训练并行技术；
分布式网络通信技术；
生产环境部署大模型的相关技术。

很多人说，大模型赛道不是普通人能玩的。狭义的大模型赛道，是这样，更多的是看运气。但是大模型之上的生态，目前来看是广阔的蓝海。退一万步讲，就是为了提高工作效率自己先用起来，也是个很好的加持。所以积极了解大模型，入股不亏。

什么是AI大模型应用开发工程师？

如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”，那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。

AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型，设计开发落地业务的应用工程师。

这个职业的核心价值，在于打破技术与用户之间的壁垒，把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数，转化为人人都能轻松操作的产品形态。

无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能，还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP，这些看似简单的应用背后，都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。

他们不追求创造全新的大模型，而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求，“学会”解决具体问题，最终形成可落地、可使用的产品。