大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

  本文主要介绍了大模型应用开发，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。

1. 前言

  随着大语言模型从实验室突破走向产业实践，其技术复杂度与应用广度持续攀升，已成为推动人工智能落地的核心引擎。大模型技术的爆发式发展正深刻重塑全社会的智能化发展进程，成为各行业数字化发展智能化转型的核心驱动力。在此浪潮下，大模型应用开发是连接技术创新与产业价值的关键纽带，其涵盖架构设计、多模态融合、提示词工程、微调优化等多维度技术，直接决定大模型在实际场景中的效能释放。

  然而，当前大模型应用开发面临显著壁垒：一方面，技术迭代迅猛，从Transformer架构到多模态融合、从提示词工程到AI智能体，知识体系日益庞杂；另一方面，工程实践碎片化，开发者常陷入架构选型、微调策略、部署优化等具体问题的困境。在此背景下，系统掌握大模型应用开发的全流程知识，成为打通技术与产业的关键。

2. 书籍推荐

  因此，像《大模型应用开发》这样一本全面且系统地介绍大模型如何进行应用落地的书是非常必要的。

  本书旨在全面系统地讲解如何基于LLM构建智能体系统，聚焦从理论原理到工程实战的全链路技术栈。本书共分13章，涵盖LLM技术基础、Agent核心模块、LangChain框架、LangGraph框架、检索增强生成机制（RAG）、上下文协议（MCP）、多Agent通信（A2A协议）、扣子低代码平台等关键模块。

2.1 内容简介

  《大模型应用开发》系统梳理大模型应用开发的全链条知识，详解大模型应用开发过程中涉及的理论、技术、方法、过程、工具和分析案例，为开发者搭建从理论到实践的桥梁，助力解决技术落地中的实际问题，推动大模型在工业、科研、服务等领域的规模化应用，配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件、读者微信交流群。《大模型应用开发》共分12章，内容包括大模型基础、大模型架构、多模态大模型、提示词工程、大模型微调、检索增强生成、AI智能体、大模型应用、大模型应用架构、大模型开发框架、法律咨询智能助手、代码修复智能助手。

  本书将从4个部分对大模型应用开发方法与技术进行讲解。

  第一部分是大模型基础（第1~3章），对大模型发展历史、大模型相关技术和大模型应用场景等进行介绍。

  第二部分是大模型应用开发技术（第4~7章），主要讲解大模型应用开发过程中的相关技术，包括提示词工程、模型微调、检索增强生成、AI智能体等。

  第三部分是大模型应用开发方法（第8~10章），主要介绍大模型应用开发过程中涉及的所有活动，包括大模型应用、大模型应用架构、大模型开发框架等。

  第四部分是大模型应用开发案例（第11章和第12章），主要介绍具体项目的需求分析、系统架构、关键技术与实现方法，包括法律咨询智能助手和代码修复智能助手两个开发案例。

  本书内容深入浅出、结构严谨、案例翔实，适合希望入门LLM应用开发的初学者、探索Agent开发的工程实践者、构建企业AI平台的技术负责人，也适合作为AI教学或智能体开发团队的技术培训参考书。

  期待本书能够帮助读者构建一个完整的智能体系统知识体系，掌握大模型落地与Agent应用开发的关键能力，在新时代的AI浪潮中勇立潮头、实现突破。

2.2 本书作者

• 鲍亮，西安电子科技大学教授，博导，计算机学会高级会员。研究方向为大数据分析和大模型应用技术。主持各类科研项目50余项，科研成果转化直接经济效益2亿元，发表高水平论文30余篇，出版相关专著4本。

• 李倩，西安交通大学教授，博导。研究方向为金融大数据、金融科技、公司金融。主持国家及省部级课题10余项，发表高水平论文40余篇。

2.3 本书目录

目录

第1章  大模型基础1

1.1  语言模型基础1

1.1.1  基于统计方法的语言模型2

1.1.2  基于循环神经网络的语言模型5

1.1.3  基于Transformer架构的语言模型10

1.2  大模型发展历史14

1.2.1  统计语言模型奠基期14

1.2.2  神经网络语言模型探索期15

1.2.3  Transformer架构革命期15

1.2.4  大模型爆发增长期15

1.3  大模型的特点18

1.3.1  大模型的快思慢考18

1.3.2  大模型的优势与不足20

1.4  大模型行业应用场景中的优势与挑战21

1.4.1  教育领域：智能教育的革新与困境21

1.4.2  医疗领域：精准医疗的希望与隐忧22

1.4.3  金融领域：智能金融的变革与挑战22

1.4.4  电商领域：智能营销的机遇与难题23

1.5  本章小结23

1.6  参考文献24

第2章  大模型架构28

2.1  Encoder-Only架构28

2.1.1  BERT模型29

2.1.2  RoBERTa模型33

2.1.3  ALBERT模型34

2.1.4  ELECTRA语言模型34

2.2  Decoder-Only架构35

2.2.1  GPT系列语言模型36

2.2.2  LLaMA模型38

2.2.3  PaLM模型39

2.3  Encoder-Decoder架构40

2.3.1  T5模型41

2.3.2  BART语言模型43

2.3.3  GLM模型45

2.3.4  Switch Transformer46

2.4  编码器、解码器、编解码器架构对比47

2.5  本章小结49

2.6  参考文献49

第3章  多模态大模型53

3.1  多模态大模型基础53

3.1.1  多模态大模型的定义与特征54

3.1.2  多模态学习与单模态学习的区别55

3.1.3  多模态大模型的基本架构57

3.1.4  多模态对齐与融合技术简述61

3.2  多模态大模型的发展历程63

3.2.1  特征拼接与浅层交互模型阶段63

3.2.2  融合与对齐阶段64

3.2.3  大规模预训练阶段64

3.2.4  通用多模态大模型阶段65

3.3  多模态大模型介绍66

3.3.1  CLIP66

3.3.2  ALIGN67

3.3.3  Flamingo68

3.3.4  PaLI69

3.3.5  BLIP270

3.3.6  LLaVA71

3.3.7  VisCPM72

3.3.8  ChatGPT-4V和GPT-4o73

3.3.9  Qwen-VL和Qwen-VL-Max74

3.3.10  Gemini+2.575

3.4  多模态大模型的应用场景76

3.4.1  智能问答与对话系统76

3.4.2  智能推荐与搜索76

3.4.3  医疗影像与辅助诊断77

3.4.4  内容生成与编辑77

3.5  本章小结77

3.6  参考文献77

第4章  提示词工程81

4.1  技术介绍81

4.1.1  提示词工程的概念和作用81

4.1.2  提示词应用示例83

4.2  研究进展85

4.2.1  零样本提示86

4.2.2  少样本提示——以例示教的智慧89

4.2.3  思维链提示91

4.2.4  思维树——多路径探索的高级推理93

4.2.5  检索增强生成——知识外挂的智能问答95

4.2.6  ReAct框架——推理与行动的协同范式98

4.3  框架对比101

4.3.1  开源框架101

4.3.2  商用框架105

4.3.3  框架对比全景表106

4.3.4  小结与展望106

4.4  本章小结107

4.5  参考文献107

第5章  大模型微调109

5.1  大模型微调基础109

5.1.1  微调定义109

5.1.2  微调分类110

5.1.3  微调技术历史沿革111

5.2  微调流程113

5.2.1  数据集准备114

5.2.2  模型初始化114

5.2.3  训练环境配置114

5.2.4  模型微调115

5.2.5  评估验证115

5.2.6  部署上线116

5.2.7  监控维护116

5.3  微调的主流平台和框架116

5.3.1  Hugging Face Transformers116

5.3.2  LLaMA-Factory117

5.3.3  Unsloth118

5.3.4  MS-SWIFT119

5.3.5  百度千帆平台120

5.3.6  阿里云PAI121

5.3.7  讯飞星辰122

5.3.8  对比分析123

5.4  本章小结126

5.5  参考文献126

第6章  检索增强生成129

6.1  概念与内涵剖析129

6.1.1  RAG定义130

6.1.2  关键组件与工作原理130

6.1.3  与传统生成模型的区别与优势132

6.1.4  应用领域与实际案例133

6.2  技术演进与研究进展134

6.3  相关商用与开源框架对比140

6.3.1  LangFlow141

6.3.2  LlamaIndex142

6.3.3  Haystack144

6.3.4  LangChain145

6.3.5  Amazon Kendra146

6.3.6  Google Cloud Search148

6.3.7  框架优缺点对比149

6.3.8  RAG框架总结150

6.4  本章小结150

6.5  参考文献152

第7章  AI智能体155

7.1  AI智能体的概念与内涵156

7.1.1  AI智能体时代的开启156

7.1.2  AI智能体的核心概念与特征158

7.2  AI智能体核心技术与发展161

7.2.1  智能体的构建：核心模块与基本架构162

7.2.2  单智能体系统研究进展167

7.2.3  多智能体系统研究进展170

7.2.4  智能体的演进：自主优化与自我学习175

7.3  智能体构建与实践180

7.3.1  智能体构建框架的必要性与分类180

7.3.2  LangGraph：基于图结构的Agent编排框架181

7.3.3  AutoGen：多智能体协作的利器183

7.3.4  CrewAI：通过协作提升团队效率184

7.3.5  Dify：LLM应用一站式开发平台185

7.3.6  n8n：强大的工作流自动化与集成工具186

7.3.7  扣子：一站式AI Agent/Bot开发平台188

7.3.8  框架对比189

7.4  本章小结192

7.5  参考文献192

第8章  大模型应用195

8.1  大模型应用概念解析195

8.1.1  大模型应用的定义195

8.1.2  与传统应用系统的比较分析198

8.1.3  大模型应用内涵：基本结构与关键组件201

8.1.4  大模型应用外延与分类视角204

8.2  大模型应用范式208

8.2.1  嵌入式209

8.2.2  协同式210

8.2.3  自主式211

8.3  大模型应用开发流程213

8.3.1  需求理解与问题建模213

8.3.2  系统架构与模型接口设计216

8.3.3  智能模块设计与行为调控218

8.3.4  测试与质量评估221

8.3.5  部署上线与模型服务策略224

8.3.6  监控与运维反馈227

8.4  大模型应用典型产品232

8.4.1  智能检索工具232

8.4.2  编程辅助与代码生成235

8.4.3  文档处理与写作辅助238

8.4.4  多模态内容生成241

8.5  大模型应用面临的关键挑战244

8.5.1  模型能力的不确定性与幻觉问题244

8.5.2  交互控制与响应可解释性246

8.5.3  安全性、合规性与伦理问题247

8.5.4  应用部署的资源与算力瓶颈249

8.6  本章小结251

8.7  参考文献252

第9章  大模型应用架构255

9.1  大模型应用架构概述255

9.2  大模型应用架构层次256

9.3  基础设施层和运行环境层258

9.3.1  基础设施层259

9.3.2  运行环境层259

9.4  数据层260

9.4.1  核心组件260

9.4.2  管理和支撑机制261

9.5  模型层261

9.5.1  大模型262

9.5.2  向量模型263

9.5.3  重排序模型265

9.5.4  图像识别模型267

9.5.5  语言-语言模型268

9.5.6  模型微调272

9.6  推理部署层273

9.7  能力层275

9.7.1  流程控制275

9.7.2  核心功能276

9.8  安全层278

9.9  应用层279

9.9.1  智能问答280

9.9.2  智能运维280

9.9.3  智能客服280

9.9.4  数字员工281

9.10  本章小结281

9.11  参考文献282

第10章  大模型开发框架284

10.1  开发框架整体结构284

10.2  数据层286

10.2.1  向量数据库287

10.2.2  文档解析引擎298

10.2.3  数据处理工具303

10.3  模型层304

10.3.1  开源模型305

10.3.2  微调技术栈307

10.4  推理层313

10.4.1  推理引擎314

10.4.2  本地化部署319

10.5  工具链层323

10.5.1  开发框架325

10.5.2  增强组件329

10.6  接口层331

10.6.1  API网关332

10.6.2  通信协议333

10.7  应用层336

10.7.1  低代码开发平台337

10.7.2  具体开发平台338

10.8  本章小结342

10.9  参考文献342

第11章  法律咨询智能助手345

11.1  需求分析345

11.2  系统架构346

11.2.1  系统功能模块346

11.2.2  系统架构设计347

11.3  关键技术348

11.3.1  法规文档预处理348

11.3.2  自动构建法律法规知识图谱349

11.3.3  案例特征要素提取351

11.3.4  实体对齐352

11.3.5  法条检索352

11.3.6  法条检查353

11.3.7  历史案例库构建算法354

11.3.8  案件审理结构化报告生成356

11.4  系统实现357

11.4.1  法规文档预处理的实现357

11.4.2  自动构建法律法规知识图谱的实现358

11.4.3  案例特征要素提取的实现364

11.4.4  实体对齐的实现365

11.4.5  法条检索的实现367

11.4.6  法条检查的实现369

11.4.7  历史案例库构建算法的实现372

11.4.8  案件审理结构化报告生成373

11.5  本章小结374

11.6  参考文献374

第12章  代码修复智能助手376

12.1  需求分析376

12.2   系统架构378

12.2.1  业务架构378

12.2.2  技术架构381

12.3  关键技术383

12.3.1  代码问题精确定位技术384

12.3.2  深度代码语义理解技术385

12.3.3  多模态信息智能融合技术386

12.3.4   增量学习与知识迁移技术387

12.3.5  基于强化学习的修复策略优化技术388

12.3.6  智能代码生成技术389

12.3.7  基于程序分析的漏洞检测技术389

12.4  系统实现390

12.4.1  Issue智能解析模块390

12.4.2  代码依赖关系分析模块392

12.4.3  智能修复策略生成模块395

12.4.4  自动化测试验证模块396

12.4.5  持续学习与优化模块397

12.5  本章小结399

12.6  参考文献400

2.4 适合读者

  《大模型应用开发》既适合大模型应用开发初学者、大模型应用开发工程师、大模型应用开发研究人员、行业AI解决方案提供商，也适合高等院校及高职高专院校学习大模型应用开发的学生。

3. 购买链接

• jd官方购买链接为：大模型应用开发