建構企業級AI大模型驅動的應用系統是一項跨越技術與業務邊界的綜合性任務，它不僅考驗着企業在業務領域知識的深度，也挑戰着企業基于AI大模型建構應用的技術高度。這一過程要求業務專家與AI大模型專家緊密協作，共同確定通過AI大模型的賦能，實作業務價值的倍增效應。
基于實踐經驗總結，可以系統化地将AI大模型應用的建構流程劃分為五個核心步驟：
1)需求場景的精确定義
2)大模型的科學選型
3)大模型性能效果的強化調優
4)大模型的部署與運作維護，以及
5)AI應用的無縫內建。
針對這一過程中的每一關鍵環節，本文将深入剖析企業所面臨的政策抉擇與潛在難題，旨在為那些意圖搭乘AI大模型發展浪潮、加速數智化轉型的企業提供一份具有可操作性的行動指南。
一、明确需求場景：精确制導，確定目标清晰
明确需求場景是項目起點，也是項目成功的基石。AI大模型專家需與業務團隊緊密協作，細緻剖析業務痛點，識别AI可解決的關鍵問題，同時考慮法規遵從與資源限制，為項目定下清晰且實際的目标。
- 模糊不清的需求目标可能導緻資源浪費和項目延期。企業應首先明确AI應用的場景，如是否需要處理文本生成、情感分析、圖檔了解和生成等特定任務，這直接影響到後續的模型選擇與技術路線設計。
- 未事先充分評估引發潛在風險。例如，在國内，對外提供服務的大模型及大模型應用，均需要經過安全評測備案。這就要求選型時慎重考慮避免使用海外大模型，資料傳輸出境等風險，避免産生合規問題。
這一階段明确需求場景和目标後，對後續指導模型選擇、評估計算資源和預算、設計合理技術方案、識别安全合規要求、乃至管控部署和運維大模型應用路線都具有指導意義。也是企業自身需要重點思考的環節。
通常情況，建議需求目标從點開始再到面，先從單點AI大模型能力與現有應用的結合開始落地，逐漸再考慮更深入更多場景的結合，最後再到基于AI Agent智能體思路重塑業務應用。
二、大模型選型：平衡藝術，精準拿捏
大模型選型階段，AI大模型專家依據需求分析結果，在衆多預訓練模型中甄選，不僅考慮模型的性能與準确性，還要平衡計算效率、成本及安全性，選擇與企業基礎設施相容性最優的解決方案。
- 性能與成本的權衡：這點要求企業細緻考察市面上現有的各類大模型。通過基準測試了解模型上限，結合實際預算和性能需求做出決策，同時考慮模型的長期維護成本。一般來說我們會有這麼一個大模型選擇三角形，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”的基礎大模型（比如千億參數規模的通義千問max版本、多模态則為qwen_VL_max版）來做任務的上限效果測試驗證，如果“最聰明”的大模型可以滿足效果要求，再去考慮成本和性能問題，比如下調選一個小一點參數規模的大模型再測試，直到平衡滿足企業綜合需求。
- 安全與合規的考量：在國内尤為重要，涉及到大模型生成内容的安全可靠、大模型及應用的備案、資料出境限制等，建議選擇符合要求的大模型。
- AI工具鍊和生态系統支援，對于大模型的持續優化和功能拓展至關重要。強大的AI工具鍊和社群支援意味着更多的應用案例、工具和解決方案，有助于企業快速疊代更新。國外的社群比較出名是Huggingface，國内則為阿裡雲的Modelscope魔搭社群。
三、增強調優大模型：精雕細琢，效能提升
随後的增強調優步驟中，通過提示詞工程、RAG、微調等方案政策，對標明的大模型進行優化，旨在提升其在特定場景下的表現效果與可靠性，確定大模型的輸出貼合業務實際需要。
- 提示詞工程是指通過各種輸入設計來引導模型行為給出回複。特點是輕量，易使用，模型強相關。提示詞工程雖輕便易行，但也需要了解大模型特性，才能設計出高品質提示詞，高效引導模型輸出預期内容。
- RAG主要結合外部知識資料，讓大模型更可控的回答垂直/封閉領域問題。RAG依賴高品質外部資料，是以資料的準确性和時效性、資料檢索和增強過程中的優化技巧是關鍵，處理不好會影響大模型的輸出品質。
- 微調調優則是通過小規模訓練來優化模型在特定任務上的表現。特點是适配特定任務、高準确，但複雜且高成本。同時微調調優過程具有一定的不确定性，處理不當會出現過拟合、甚至影響原有基模能力。
針對目前三種主流優化方案，這裡簡單補充做個說明。經常有人問上述三種方案核心差別是什麼，怎麼選？我們先回答是什麼的問題。如下圖所示，本質上大模型和程式一樣，都是根據外部輸入，然後執行後給出輸出結果。程式=資料結構+算法，簡單的對應過來，大模型=模型結構+參數權重。是以說，提示詞工程，本質就是通過巧妙設計輸入，使之更好适配大模型中的模型結構，進而獲得更好的輸出結果；微調調優，則是基于給定的資料集做訓練，來優化更新大模型在預訓練時已經固定好的參數權重，讓後續的輸入能在該行業領域的任務上得到更好的輸出結果。
接着看“怎麼選”的問題。對大模型的增強調優，在實際使用過程中，并非大家所想的按提示詞工程->RAG->微調調優這種直線路徑推進的。而是需要結合提示詞工程、RAG和微調調優等特點，反複嘗試，螺旋推進落地。下圖為OpenAI專家給出的一個大模型調優建議路徑。
微調調優後的模型務必要做好模型評測。模型評測不僅驗證了模型在特定任務上的優化效果，保證了輸出品質達到預期标準，還通過全面評估模型性能，揭示潛在的偏見或不足，為進一步的疊代優化提供了資料支援。具體如何評測就不再贅述，可網上參考相關文章了解。
在增強調優大模型這個環節裡，資料集是非常重要的，不管是訓練資料集還是評測資料集。這是因為高品質的資料（包括資料的多樣性、品質和規模等）深刻的影響着大模型能力和企業AI應用價值倍增量級。經常很多企業在問，我們欠缺資料或者沒有高品質資料時，如何提升大模型應用效果。碰到這種情況，除了建議企業可以向外嘗試多種資料合作方式，也可先直接用基模或現成行業領域專屬大模型，同時着手規劃建設自己的企業資料平台。
四、大模型部署與運作：靈活應變，確定穩定
一旦模型優化成熟，便進入部署與運作階段，這要求專家精心設計部署架構，無論是雲端托管、邊緣計算還是本地部署，均需確定系統的穩定運作、彈性伸縮及高效運維，同時建立監控機制以應對潛在故障。大模型部署方式應根據企業的業務場景目标決定。根據模型參數規格大小不同，可以部署到終端智能裝置、IDC機房以及雲上。雲平台一般也根據不同場景提供更多的大模型環境部署和運作服務。如下圖所示。
- 推薦大部分企業優先考慮直接調用MaaS API服務的方式（類似阿裡雲百煉模型服務平台）。
- 企業有開源大模型私有化部署需求的，首先考慮基于阿裡雲人工智能平台PAI做整體開發部署提供模型服務。如企業有AI團隊及技術積累，考慮自建的話，可推薦基于阿裡雲GPU雲伺服器建構。從成本和運作維護投入等方面考慮，原則上不建議純線下IDC自建智算資源和大模型服務。
五、AI應用內建：深度融合，釋放潛能
最後一個環節是AI應用內建，即将完成增強調優後的大模型部署運作後，無縫內建融入企業現有的數智化生态系統中，無論是通過MaaS API接口、插件、流程編排、Agent還是建構全新的使用者界面，目标都是最大化大模型的能力和價值，提升使用者體驗，促進企業業務流程智能化更新，進而驅動企業創新與競争力的飛躍。
本文作者:少軍叨叨 來源:少軍的AI空間
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