構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI大模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用系統(tǒng)是一項(xiàng)跨越技術(shù)與業(yè)務(wù)邊界的綜合性任務(wù),，它不僅考驗(yàn)著企業(yè)在業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)的深度，也挑戰(zhàn)著企業(yè)基于AI大模型構(gòu)建應(yīng)用的技術(shù)高度,。這一過(guò)程要求業(yè)務(wù)專(zhuān)家與AI大模型專(zhuān)家緊密協(xié)作,，共同確保通過(guò)AI大模型的賦能，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的倍增效應(yīng),。基于實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié),，可以系統(tǒng)化地將AI大模型應(yīng)用的構(gòu)建流程劃分為五個(gè)核心步驟：1)需求場(chǎng)景的精確定義、2)大模型的科學(xué)選型,、3)大模型性能效果的強(qiáng)化調(diào)優(yōu),、4)大模型的部署與運(yùn)行維護(hù)，以及5)AI應(yīng)用的無(wú)縫集成,。針對(duì)這一過(guò)程中的每一關(guān)鍵環(huán)節(jié),，本文將深入剖析企業(yè)所面臨的策略抉擇與潛在難題，旨在為那些意圖搭乘AI大模型發(fā)展浪潮,、加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型的企業(yè)提供一份具有可操作性的行動(dòng)指南,。
一、明確需求場(chǎng)景：精確制導(dǎo),，確保目標(biāo)清晰
明確需求場(chǎng)景是項(xiàng)目起點(diǎn),，也是項(xiàng)目成功的基石。AI大模型專(zhuān)家需與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作,，細(xì)致剖析業(yè)務(wù)痛點(diǎn),，識(shí)別AI可解決的關(guān)鍵問(wèn)題，同時(shí)考慮法規(guī)遵從與資源約束,，為項(xiàng)目定下清晰且實(shí)際的目標(biāo),。 - 模糊不清的需求目標(biāo)可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)和項(xiàng)目延期。企業(yè)應(yīng)首先明確AI應(yīng)用的場(chǎng)景,，如是否需要處理文本生成,、情感分析、圖片理解和生成等特定任務(wù),，這直接影響到后續(xù)的模型選擇與技術(shù)路線(xiàn)設(shè)計(jì),。
- 未事先充分評(píng)估引發(fā)潛在風(fēng)險(xiǎn),。例如，在國(guó)內(nèi),，對(duì)外提供服務(wù)的大模型及大模型應(yīng)用,，均需要經(jīng)過(guò)安全評(píng)測(cè)備案。這就要求選型時(shí)慎重考慮避免使用海外大模型,，數(shù)據(jù)傳輸出境等風(fēng)險(xiǎn),，避免產(chǎn)生合規(guī)問(wèn)題。
這一階段明確需求場(chǎng)景和目標(biāo)后,，對(duì)后續(xù)指導(dǎo)模型選擇,、評(píng)估計(jì)算資源和預(yù)算、設(shè)計(jì)合理技術(shù)方案,、識(shí)別安全合規(guī)要求,、乃至管控部署和運(yùn)維大模型應(yīng)用路線(xiàn)都具有指導(dǎo)意義。也是企業(yè)自身需要重點(diǎn)思考的環(huán)節(jié),。 通常情況,，建議需求目標(biāo)從點(diǎn)開(kāi)始再到面，先從單點(diǎn)AI大模型能力與現(xiàn)有應(yīng)用的結(jié)合開(kāi)始落地,，逐步再考慮更深入更多場(chǎng)景的結(jié)合,，最后再到基于AI Agent智能體思路重塑業(yè)務(wù)應(yīng)用。
二,、大模型選型：平衡藝術(shù),，精準(zhǔn)拿捏大模型選型階段，AI大模型專(zhuān)家依據(jù)需求分析結(jié)果,，在眾多預(yù)訓(xùn)練模型中甄選,，不僅考慮模型的性能與準(zhǔn)確性，還要平衡計(jì)算效率,、成本及安全性,，選擇與企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施兼容性最優(yōu)的解決方案。- 性能與成本的權(quán)衡：這點(diǎn)要求企業(yè)細(xì)致考察市面上現(xiàn)有的各類(lèi)大模型,。通過(guò)基準(zhǔn)測(cè)試了解模型上限,，結(jié)合實(shí)際預(yù)算和性能需求做出決策，同時(shí)考慮模型的長(zhǎng)期維護(hù)成本,。一般來(lái)說(shuō)我們會(huì)有這么一個(gè)大模型選擇三角形,，從效果、性能,、成本三方面平衡考慮,。在選型路徑上，建議首先用“最聰明”的基礎(chǔ)大模型（比如千億參數(shù)規(guī)模的通義千問(wèn)max版本,、多模態(tài)則為qwen_VL_max版）來(lái)做任務(wù)的上限效果測(cè)試驗(yàn)證,，如果“最聰明”的大模型可以滿(mǎn)足效果要求,，再去考慮成本和性能問(wèn)題，比如下調(diào)選一個(gè)小一點(diǎn)參數(shù)規(guī)模的大模型再測(cè)試,，直到平衡滿(mǎn)足企業(yè)綜合需求,。
- 安全與合規(guī)的考量：在國(guó)內(nèi)尤為重要，涉及到大模型生成內(nèi)容的安全可靠,、大模型及應(yīng)用的備案,、數(shù)據(jù)出境限制等，建議選擇符合要求的大模型,。
- AI工具鏈和生態(tài)系統(tǒng)支持,，對(duì)于大模型的持續(xù)優(yōu)化和功能拓展至關(guān)重要。強(qiáng)大的AI工具鏈和社區(qū)支持意味著更多的應(yīng)用案例,、工具和解決方案，有助于企業(yè)快速迭代升級(jí),。國(guó)外的社區(qū)比較出名是Huggingface,，國(guó)內(nèi)則為阿里云的Modelscope魔搭社區(qū)。
三,、增強(qiáng)調(diào)優(yōu)大模型：精雕細(xì)琢,，效能提升隨后的增強(qiáng)調(diào)優(yōu)步驟中，通過(guò)提示詞工程,、RAG,、微調(diào)等方案策略，對(duì)選定的大模型進(jìn)行優(yōu)化,，旨在提升其在特定場(chǎng)景下的表現(xiàn)效果與可靠性,，確保大模型的輸出貼合業(yè)務(wù)實(shí)際需要。- 提示詞工程是指通過(guò)各種輸入設(shè)計(jì)來(lái)引導(dǎo)模型行為給出回復(fù),。特點(diǎn)是輕量,，易使用，模型強(qiáng)相關(guān),。提示詞工程雖輕便易行,，但也需要理解大模型特性，才能設(shè)計(jì)出高質(zhì)量提示詞,，高效引導(dǎo)模型輸出預(yù)期內(nèi)容,。
- RAG主要結(jié)合外部知識(shí)數(shù)據(jù)，讓大模型更可控的回答垂直/封閉領(lǐng)域問(wèn)題,。RAG依賴(lài)高質(zhì)量外部數(shù)據(jù),，因此數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性、數(shù)據(jù)檢索和增強(qiáng)過(guò)程中的優(yōu)化技巧是關(guān)鍵,，處理不好會(huì)影響大模型的輸出質(zhì)量,。
- 微調(diào)調(diào)優(yōu)則是通過(guò)小規(guī)模訓(xùn)練來(lái)優(yōu)化模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn),。特點(diǎn)是適配特定任務(wù)、高準(zhǔn)確,，但復(fù)雜且高成本,。同時(shí)微調(diào)調(diào)優(yōu)過(guò)程具有一定的不確定性，處理不當(dāng)會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合,、甚至影響原有基模能力,。
針對(duì)當(dāng)前三種主流優(yōu)化方案，這里簡(jiǎn)單補(bǔ)充做個(gè)說(shuō)明,。經(jīng)常有人問(wèn)上述三種方案核心區(qū)別是什么,，怎么選？我們先回答是什么的問(wèn)題,。如下圖所示,，本質(zhì)上大模型和程序一樣，都是根據(jù)外部輸入,，然后執(zhí)行后給出輸出結(jié)果,。程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法，簡(jiǎn)單的對(duì)應(yīng)過(guò)來(lái),，大模型=模型結(jié)構(gòu)+參數(shù)權(quán)重,。所以說(shuō)，提示詞工程,，本質(zhì)就是通過(guò)巧妙設(shè)計(jì)輸入,，使之更好適配大模型中的模型結(jié)構(gòu)，從而獲得更好的輸出結(jié)果,；微調(diào)調(diào)優(yōu),，則是基于給定的數(shù)據(jù)集做訓(xùn)練，來(lái)優(yōu)化更新大模型在預(yù)訓(xùn)練時(shí)已經(jīng)固定好的參數(shù)權(quán)重,，讓后續(xù)的輸入能在該行業(yè)領(lǐng)域的任務(wù)上得到更好的輸出結(jié)果,。
接著看“怎么選”的問(wèn)題。對(duì)大模型的增強(qiáng)調(diào)優(yōu),，在實(shí)際使用過(guò)程中,，并非大家所想的按提示詞工程->RAG->微調(diào)調(diào)優(yōu)這種直線(xiàn)路徑推進(jìn)的。而是需要結(jié)合提示詞工程,、RAG和微調(diào)調(diào)優(yōu)等特點(diǎn),，反復(fù)嘗試，螺旋推進(jìn)落地,。下圖為OpenAI專(zhuān)家給出的一個(gè)大模型調(diào)優(yōu)建議路徑,。
微調(diào)調(diào)優(yōu)后的模型務(wù)必要做好模型評(píng)測(cè)。模型評(píng)測(cè)不僅驗(yàn)證了模型在特定任務(wù)上的優(yōu)化效果，保證了輸出質(zhì)量達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn),，還通過(guò)全面評(píng)估模型性能,，揭示潛在的偏見(jiàn)或不足，為進(jìn)一步的迭代優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持,。具體如何評(píng)測(cè)就不再贅述,，可網(wǎng)上參考相關(guān)文章了解。在增強(qiáng)調(diào)優(yōu)大模型這個(gè)環(huán)節(jié)里,，數(shù)據(jù)集是非常重要的,，不管是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集還是評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集。這是因?yàn)楦哔|(zhì)量的數(shù)據(jù)（包括數(shù)據(jù)的多樣性,、質(zhì)量和規(guī)模等）深刻的影響著大模型能力和企業(yè)AI應(yīng)用價(jià)值倍增量級(jí),。經(jīng)常很多企業(yè)在問(wèn)，我們欠缺數(shù)據(jù)或者沒(méi)有高質(zhì)量數(shù)據(jù)時(shí),，如何提升大模型應(yīng)用效果,。碰到這種情況，除了建議企業(yè)可以向外嘗試多種數(shù)據(jù)合作方式,，也可先直接用基?；颥F(xiàn)成行業(yè)領(lǐng)域?qū)俅竽Ｐ停瑫r(shí)著手規(guī)劃建設(shè)自己的企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái),。四,、大模型部署與運(yùn)行：靈活應(yīng)變,，確保穩(wěn)定一旦模型優(yōu)化成熟,，便進(jìn)入部署與運(yùn)行階段，這要求專(zhuān)家精心設(shè)計(jì)部署架構(gòu),，無(wú)論是云端托管,、邊緣計(jì)算還是本地部署，均需確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,、彈性伸縮及高效運(yùn)維,，同時(shí)建立監(jiān)控機(jī)制以應(yīng)對(duì)潛在故障。大模型部署方式應(yīng)根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景目標(biāo)決定,。根據(jù)模型參數(shù)規(guī)格大小不同,，可以部署到終端智能設(shè)備、IDC機(jī)房以及云上,。云平臺(tái)一般也根據(jù)不同場(chǎng)景提供更多的大模型環(huán)境部署和運(yùn)行服務(wù),。如下圖所示。
- 推薦大部分企業(yè)優(yōu)先考慮直接調(diào)用MaaS API服務(wù)的方式（類(lèi)似阿里云百煉模型服務(wù)平臺(tái)）,。
- 企業(yè)有開(kāi)源大模型私有化部署需求的,，首先考慮基于阿里云人工智能平臺(tái)PAI做整體開(kāi)發(fā)部署提供模型服務(wù)。如企業(yè)有AI團(tuán)隊(duì)及技術(shù)積累,，考慮自建的話(huà),，可推薦基于阿里云GPU云服務(wù)器構(gòu)建,。從成本和運(yùn)行維護(hù)投入等方面考慮，原則上不建議純線(xiàn)下IDC自建智算資源和大模型服務(wù),。
五,、AI應(yīng)用集成：深度融合，釋放潛能最后一個(gè)環(huán)節(jié)是AI應(yīng)用集成,，即將完成增強(qiáng)調(diào)優(yōu)后的大模型部署運(yùn)行后,，無(wú)縫集成融入企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)智化生態(tài)系統(tǒng)中，無(wú)論是通過(guò)MaaS API接口,、插件,、流程編排、Agent還是構(gòu)建全新的用戶(hù)界面,，目標(biāo)都是最大化大模型的能力和價(jià)值,，提升用戶(hù)體驗(yàn)，促進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程智能化升級(jí),，從而驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新與競(jìng)爭(zhēng)力的飛躍,。
企業(yè)可以根據(jù)現(xiàn)自身現(xiàn)狀選擇合適的集成模式，把AI大模型能力應(yīng)用到實(shí)際數(shù)智化場(chǎng)景中,。 綜上所述,，構(gòu)建大模型應(yīng)用當(dāng)前確實(shí)還是一個(gè)復(fù)雜而精細(xì)的過(guò)程，企業(yè)需從明確需求開(kāi)始,，步步為營(yíng),，不僅要考慮技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可行性，還需兼顧成本效益,、合規(guī)性以及長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略規(guī)劃,。通過(guò)以上解析，企業(yè)可望在大模型應(yīng)用的構(gòu)建過(guò)程中少走彎路,，加速實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的落地應(yīng)用,，推動(dòng)業(yè)務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型。相信隨著大模型的發(fā)展,，模型服務(wù)平臺(tái)和工具鏈的不斷增強(qiáng)和成熟,，未來(lái)將能讓所有開(kāi)發(fā)者和企業(yè)更敏捷更高效的構(gòu)建自己的AI大模型應(yīng)用。
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