AI大模型系列教程--大模型应用开发入门-平芜编程栈

这次笔者准备了一个 AI 大模型系列教程，不管你是零基础小白，还是想提升 AI 技能的朋友，都能跟着本教程系统学习，助力每一位求知者叩开 AI 世界的大门！

在当前 AI 技术飞速迭代、大模型应用渗透各行各业的火热阶段，无论是企业数字化转型中的技术从业者，还是对 AI 充满好奇、渴望踏入这个领域的普通人，都面临着一个共同的挑战：如何系统、全面地掌握大模型相关知识，将理论转化为实际应用能力？

正是洞察到这一需求，笔者精心筹备并即将推出一次完整、深度且极具实用性的 AI 大模型系列教程，致力于打破知识壁垒，让不同基础的读者都能在 AI 大模型的学习之路上找到清晰方向。本次系列教程充分考虑到读者的差异化基础，无论是毫无技术背景、对 AI 概念仍处于 “小白” 阶段的入门者，还是已经掌握基础编程逻辑、希望进一步深耕大模型技术的初学者，都能在这里获得量身定制的学习内容。

本次教程会参考部分阿里云大模型ACP认证教程的内容，以 “从入门到实践，从理论到落地” 为核心思路，搭建起一套覆盖大模型全流程学习的知识体系，具体涵盖五大核心模块：

大模型应用开发入门教程：此模块将从最基础的大模型概念科普入手，结合当下主流的大模型平台（如 OpenAI、阿里云通义千问、百度文心一言等），通过通俗易懂的语言讲解大模型的工作原理、核心架构，再搭配零代码 / 低代码的实战案例（如搭建简单的 AI 对话机器人、文本生成工具），让零基础读者快速建立对大模型应用开发的认知，迈出学习的第一步。
提示词工程教程：作为大模型应用的 “核心钥匙”，提示词的质量直接决定了大模型的输出效果。该模块将深入剖析提示词设计的底层逻辑，从基础的提示词结构（指令、上下文、输出格式）讲起，到进阶的技巧（角色设定、分步引导、约束条件设置），再到针对不同场景（文本摘要、代码生成、情感分析）的优化策略，帮助读者从 “会用提示词” 升级为 “善用提示词”，充分挖掘大模型的潜力。
检索增强（RAG）教程：针对大模型存在的 “知识滞后”“幻觉生成” 等问题，RAG 技术已成为解决实际业务需求的关键方案。本模块将从 RAG 的核心原理（检索器、知识库、生成器的协同工作）讲起，逐步拆解技术实现流程：如何构建和优化知识库（数据清洗、格式转换、向量存储）、如何选择合适的检索策略（相似性检索、语义检索、混合检索）、如何实现检索结果与大模型生成的高效融合，同时结合实际案例（企业知识库问答、行业报告生成），让读者掌握将 RAG 落地到具体业务场景的能力。
AI Agent教程：随着 AI 应用场景的不断拓展，AI Agent 作为能够自主感知环境、决策并执行任务的智能体，逐渐成为提升 AI 应用智能化水平的关键技术。本模块将从 AI Agent 的基础概念、核心架构（感知层、决策层、执行层）讲起，深入讲解多智能体协作机制、任务规划与分解策略，以及如何利用工具调用（如 API、数据库）扩展 Agent 能力。同时结合实际案例（智能客服 Agent、自动化办公 Agent、智能运维 Agent），详细拆解 AI Agent 的搭建流程：从需求分析、目标设定，到模型选型、策略训练，再到部署与优化，帮助读者掌握构建高自主性、高适应性 AI Agent 的能力，实现复杂任务的自动化与智能化处理。
大模型部署教程：对于有代码基础的初学者而言，将大模型从 “云端调用” 转变为 “本地 / 私有部署” 是提升技术能力的重要一步。该模块将覆盖不同部署场景的技术方案：从轻量化部署（模型压缩、量化、裁剪）到服务器端部署（Docker 容器化、K8s 集群管理），再到边缘设备部署（嵌入式设备、端侧 AI 芯片适配），同时详细讲解部署过程中的关键环节（环境配置、依赖安装、性能优化、服务监控），并提供具体的代码示例和操作步骤，帮助读者顺利完成大模型的部署实践，解决实际应用中的 “最后一公里” 问题。
大模型微调教程：当通用大模型无法满足特定领域（如医疗、法律、金融）的需求时，微调技术成为定制化模型的核心手段。本模块将从微调的基础概念（全参数微调、LoRA 微调、Prefix Tuning 等方法对比）讲起，系统讲解微调的完整流程：数据准备（数据集构建、标注规范、数据增强）、模型选择（预训练模型选型、参数规模匹配）、训练过程（超参数设置、损失函数选择、训练监控）、模型评估（性能指标、效果验证、迭代优化），并结合行业案例（医疗文本诊断模型微调、法律文书分析模型微调），让读者理解微调的核心逻辑，具备根据业务需求定制大模型的能力。

总之，本次 AI 大模型系列教程将摒弃 “碎片化知识堆砌” 的模式，以 “体系化、实战化、差异化” 为特点，既为入门小白搭建起清晰的学习路径，帮助其快速入门；也为有代码基础的初学者提供深度进阶内容，助力其提升实战能力。无论你是希望借助 AI 提升工作效率的职场人，还是渴望进入 AI 领域的学习者，都能通过本系列教程，全面学习和了解大模型 AI 知识，真正将技术转化为解决实际问题的能力，在 AI 浪潮中抢占先机。

AI大模型系列教程–大模型应用开发入门

大模型是如何工作的

近几十年来，人工智能经历了从基础算法到生成式AI的深刻演变。生成式AI通过学习大量数据可以创造出全新的内容，如文本、图像、音频和视频，这极大地推动了AI技术的广泛应用。常见的应用场景包括智能问答（如DeepSeek、GPT）、创意作画（如Stable Diffusion）以及代码生成（如通义灵码）等，涵盖了各个领域，让AI触手可及。

智能问答作为大模型最经典且广泛的应用之一，是我们探索大模型工作机制的最佳范例。接下来将介绍大模型在问答场景中的工作流程，帮助你更深入地理解其背后的技术原理。

大模型的工作流程

大模型的问答过程可分为 5 个核心阶段，以 “Python is a powerful” 生成完整句子为例：

阶段 1：输入文本分词化（Tokenization）

定义：将自然语言文本分割为模型可处理的基本单元（Token）
过程：
原始文本：“Python is a powerful”
分词结果：[“Python”, “is”, “a”, “powerful”]（不同模型的分词规则略有差异，如 GPT 用 Byte Pair Encoding，通义千问用自定义分词器）
Token ID 映射：每个 Token 对应唯一数字 ID（如 "Python"→54321，"is"→6789）

阶段 2：Token 向量化（Embedding）

作用：将离散的 Token 转换为连续的向量（数字矩阵），让计算机理解语义
细节：
每个 Token 被映射为固定维度的向量（如 GPT-3.5 为 1536 维，GPT-4 为 4096 维）
向量值由模型训练过程学习，语义相近的 Token 向量距离更近（如 “猫” 和 “狗” 的向量距离小于 “猫” 和 “汽车”）

阶段 3：大模型推理（Inference）

核心任务：基于输入向量，计算下一个 Token 的概率分布
过程：

模型通过注意力机制（Attention）捕捉 Token 间的语义关联（如 “Python” 与 “programming language” 的关联性）
输出所有可能 Token 的概率（如 “programming language” 概率 0.8，“tool” 概率 0.1，“script” 概率 0.05…）

阶段 4：输出 Token（Token Selection）

过程：根据 temperature/top_p 等参数，从候选 Token 中选择下一个 Token
示例：基于参数选择 “programming language” 作为下一个 Token

阶段 5：循环生成与结束判断

循环：将新生成的 Token（如 “programming language”）加入输入，重复阶段 3~4，继续生成下一个 Token（如 “used for data analysis”）
结束条件：
生成 “句子结束标记”（如<|endoftext|>）
输出 Token 数量达到max_tokens阈值
最终结果：“Python is a powerful programming language used for data analysis.”

参数说明

temperature（温度参数）

作用：调整候选 Token 的概率分布，控制回答的多样性
取值范围：0~2（默认 1.0）：
temperature=0：确定性最高，仅选择概率最高的 Token，适合事实性问答（如 “Python 中 list 和 tuple 的区别”）
temperature=0.7：平衡随机性与准确性，适合创意性任务（如 “写一段产品宣传文案”）
temperature=1.5：随机性极高，适合发散性思维（如 “为科幻小说构思 3 个世界观设定”）

top_p（核采样参数）

作用：通过累计概率筛选候选 Token 集合，控制采样范围
取值范围：0~1（默认 1.0）

例如：top_p=0.9表示仅从概率累计达 90% 的 Token 中选择，排除低概率 Token

使用建议：通常不与 temperature 同时调整，二选一即可（若需精准控制确定性，用 temperature；若需控制候选范围，用 top_p）

2.2.3 top_k（通义千问专属参数）

作用：从概率排名前 k 的 Token 中随机选择，控制候选数量
取值范围：1~100（默认 40）

top_k=1：仅选择概率最高的 Token，输出完全固定
top_k=50：从 top50 的 Token 中选择，兼顾多样性与准确性

seed（种子参数）

作用：固定生成结果的 “初始条件”，提升结果可重复性
使用场景：需多次生成相同 / 相似内容的场景（如固定格式的报告生成）
注意：即使设置相同 seed，分布式计算、模型优化等因素仍可能导致结果微小差异（无法 100% 完全一致）

假设在一个对话问答场景中，用户提问为：“在大模型课程中，你可以学习什么？”。为了模拟大模型生成内容的过程，我们预设了一个候选Token集合，这些Token分别为：“RAG”、“提示词”、“模型”、“写作”、“画画”。大模型会从这5个候选Token中选择一个作为结果输出（next-token），如下所示。

用户提问：在大模型ACP课程中，你可以学习什么？大模型回答：RAG

在这个过程中，有两个重要参数会影响大模型的输出：temperature 和 top_p，它们用来控制大模型生成内容的随机性和多样性。在大模型生成下一个词（next-token）之前，它会先为候选Token计算一个初始概率分布。这个分布表示每个候选Token作为next-token的概率。temperature是一个调节器，它通过改变候选Token的概率分布，影响大模型的内容生成。通过调节这个参数，你可以灵活地控制生成文本的多样性和创造性。

image.png

由上图可知，温度从低到高（0.1 -> 0.7 -> 1.2），概率分布从陡峭趋于平滑，候选Token“RAG”从出现的概率从0.8 -> 0.6 -> 0.3，虽然依然是出现概率最高的，但是已经和其它的候选Token概率接近了，最终输出也会从相对固定到逐渐多样化。

大模型的局限性与应对方案

局限性 1：输出随机性无法完全消除

问题描述

即使将 temperature 设为 0、top_p 设为 0.0001、seed 固定，仍可能出现结果不一致。

应对方案

工程层面：多次调用取交集（如生成 3 次回答，提取共同内容作为最终结果）
提示层面：在 prompt 中加入 “输出需严格遵循事实，不得添加无关内容” 等约束性描述

局限性 2：无法回答私域知识（未训练过的内容）

问题场景

如 “公司内部产品的技术参数”、“未公开的行业报告数据” 等，大模型无法直接回答。

应对方案（两种路径）

路径 1：不改变模型（低成本快速实现）

方法：采用 “提示工程 + 上下文注入”，将私域知识作为参考信息传入 prompt
示例：

def answer_private_question(private_knowledge: str, user_question: str) -> str:prompt = f"""基于以下私域知识回答问题：{private_knowledge} 用户问题：{user_question}要求：仅使用上述知识回答，不添加外部信息，若无法回答请说明。"""return get_gpt_response(prompt)# 调用示例（注入公司产品知识）product_knowledge = "公司X的A产品采用32位MCU，续航时间120小时，支持蓝牙5.0"result = answer_private_question(product_knowledge, "A产品的续航时间是多少？")

路径 2：改变模型（高成本长期方案）

方法 1：模型微调（Fine-tuning）：用私域数据训练模型，让模型 “记住” 特定知识（适合数据量中等的场景，如 1000~10 万条数据）
方法 2：训练专属模型：基于开源模型（如 Llama 3、Qwen-7B），用私域数据从头 / 增量训练（适合数据量极大、对模型定制化要求高的场景）

大模型开发环境搭建与 API 配置

核心开发环境要求

编程语言：推荐 Python 3.8+（生态完善，OpenAI / 通义千问等 API 均提供官方 Python SDK）
依赖库：
openai：OpenAI 官方 SDK，用于调用 GPT 系列模型
python-dotenv：安全管理环境变量，避免 API Key 泄露
requests：若需自定义 API 请求，用于发送 HTTP 请求
streamlit/fastapi（可选）：快速搭建大模型应用前端 / 后端

API Key 安全管理（关键操作）

错误做法：直接硬编码 API Key，因为这样很容易在分享代码时泄露密钥

# 风险示例：直接在代码中写入API Key，分享代码时易泄露import openaiopenai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # 高危操作！

正确做法：通过环境变量加载

创建.env 配置文件：在项目根目录新建.env文件，存储 API Key，如下：

# .env文件内容（添加到.gitignore，禁止提交到代码仓库）OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxQWEN_API_KEY=sk-yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy

通过 python-dotenv 加载API Key示例：

# 安全加载API Key示例import osfrom dotenv import load_dotenvimport openai# 加载.env文件中的环境变量load_dotenv() # 自动读取项目根目录的.env文件# 从环境变量中获取API Keyopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")# 验证API Key是否加载成功ifnot openai.api_key:raise ValueError("API Key加载失败，请检查.env文件是否正确配置")

大模型API 调用与参数优化

基础 API 调用流程（以 OpenAI GPT-3.5/4 为例）

非流式调用（完整结果返回）

适用于对响应速度要求不高，需获取完整回答的场景（如文档生成、数据分析）：

def get_gpt_response(prompt: str) -> str:"""非流式调用GPT-3.5，获取完整回答"""try: response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", # 模型名称，可选gpt-4 messages=[ {"role": "system", "content": "你是专业的技术助手，回答需简洁准确"}, {"role": "user", "content": prompt} ], max_tokens=1024, # 最大输出长度（含输入tokens） temperature=0.7 # 控制随机性，0.7为平衡值 ) # 提取回答内容 return response.choices[0].message["content"].strip()except Exception as e: returnf"API调用失败：{str(e)}"# 调用示例result = get_gpt_response("请解释大模型的tokenization过程")print(result)

流式调用（实时返回结果）

适用于对话机器人、实时问答等场景，提升用户体验（避免长时间等待）：

def stream_gpt_response(prompt: str):"""流式调用GPT-3.5，实时返回回答片段"""response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "你是实时对话助手，逐句返回回答"}, {"role": "user", "content": prompt} ], stream=True, # 开启流式输出 temperature=0.5)# 逐段处理流式响应full_response = ""print("流式输出结果：")for chunk in response: # 提取当前片段内容（忽略空片段） chunk_content = chunk.choices[0].delta.get("content", "") if chunk_content: print(chunk_content, end="", flush=True) # 实时打印 full_response += chunk_contentreturn full_response# 调用示例stream_gpt_response("请分步说明大模型推理的核心步骤")

实践案例：快速搭建一个大模型对话助手

基于 Streamlit 和 OpenAI API，10 分钟实现一个 Web 版对话助手：

步骤 1：安装依赖

pip install streamlit openai python-dotenv

步骤 2：编写代码（app.py）

import streamlit as stimport openaiimport osfrom dotenv import load_dotenv# 加载API Keyload_dotenv()openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")# 页面配置st.set_page_config(page_title="大模型对话助手", page_icon="💬")st.title("💬 大模型对话助手")# 初始化会话状态（存储对话历史）if"messages"notin st.session_state:st.session_state.messages = [ {"role": "system", "content": "你是友好的对话助手，回答简洁易懂"}]# 显示对话历史for message in st.session_state.messages[1:]: # 跳过system消息with st.chat_message(message["role"]): st.markdown(message["content"])# 处理用户输入if prompt := st.chat_input("请输入你的问题..."):# 添加用户消息到会话状态st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})with st.chat_message("user"): st.markdown(prompt)# 调用OpenAI API获取回答（流式输出）with st.chat_message("assistant"): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=st.session_state.messages, stream=True ) # 实时显示回答 full_response = st.write_stream(response) # 添加助手消息到会话状态 st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})

步骤 3：运行应用

streamlit run app.py

运行后会自动打开浏览器，输入问题即可与大模型对话（支持流式实时输出）

六、提升应用稳定性与用户体验

错误处理：添加 API 调用超时、额度不足、网络异常等场景的捕获（用 try-except 包裹 API 调用代码）
限流控制：若面向多用户，添加接口调用频率限制（如每用户每分钟最多 10 次调用）
成本优化：

选择合适的模型（如非关键场景用 GPT-3.5 替代 GPT-4，降低 token 成本）
控制max_tokens，避免生成过长内容（根据需求设置合理阈值）

隐私保护：若处理用户敏感数据，需对输入内容进行脱敏（如替换手机号、邮箱等信息）

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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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