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尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。

2025年开始，尼恩一直在辅导小伙伴们做 AI 架构面试， 很多小伙伴 拿到了 Java + AI 架构offer ，比如下面的案例：

34岁无路可走，一个月翻盘，拿 3个架构offer，靠 Java+Al 逆天改命！！！

3年 程序媛 被裁， 25W-》40W 上岸， 逆涨60%。 Java+AI 太神了， 架构小白 2个月逆天改命

36岁/失业7个月/彻底绝望 。狠卷 3个月 Java+AI ，终于逆风翻盘，顺利 上岸

尼恩架构团队，通过 梳理一个《LLM大模型学习圣经》 帮助更多的人做LLM架构，拿到年薪100W, 这个内容体系包括下面的内容：

• 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》
• 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》
• 《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》
• 《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》
• 《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》
• 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》
• 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的架构 与实操》
• 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的 中台 架构 与实操》
• 《 阿里面试：RAG 怎么优化？探讨一下 RAG优化的7大黄金法则 ？》
• 《LangChain 源码 + GOF设计模式：基于GOF的设计模式，穿透 LangChain 源码》

大厂最新的面试题: 如何设计一个 AI原生应用？

前段时候小伙伴面试网易，遇到一个最新的面试题：

什么是 AI-Native 应用（AI原生应用）？如何设计一个 AI原生应用？

在这里， 尼恩借助自己的 <LLM大模型学习圣经>, 基因尼恩20年的架构内功，给大家 做一个 起底式 + 穿透式的解答。

AI 原生应用（AI-Native App）的“原生”并不是指“只能在 AI 芯片上跑”，而是指：产品立项第一天就把大模型当成“CPU”来设计——模型即架构、数据即燃料、体验即对话。

一、AI 原生应用的核心原理

“AI-native” 目前非常 火， 和 曾经 的 " Internet-native “、” Cloud-native “或” Mobile-native "一样。

为何这么火？为何要使用这个概念？ 主要是为了区分两类应用：

• 一类是通过 ai 强化和扩展现有产品的应用。这类叫做 AI插件应用(AI Plugin)

• 另一类是基于全新 ai 能力和理念从 0 开始构建的应用。这类叫做 AI原生应用(AI-native )

很多人一听到“AI原生”，就觉得是“只能在高级AI芯片上跑的复杂APP”——其实完全错了。

AI-native 应用的核心，是从设计第一天起，就把“AI大模型”当成了产品的“心脏”（就像汽车的发动机），而不是后来才贴上去的“小贴纸”（比如给传统APP加个AI客服插件）。

打个最通俗的比方：

• 传统软件：先盖好房子的框架（比如先设计“用户表”“订单表”），等房子盖完了，再装空调、洗衣机（加各种功能，包括AI）；
• AI原生应用：先确定要装一台“超级发动机”（选好LLM大模型），再围绕这台超级发动机设计整个汽车的结构（比如电池放哪、座椅怎么摆）—— 从一开始就规划：这台超级发动机能跑多快？续航够不够？加油贵不贵？ 这个超级发动机 （选好的LLM大模型）就是 核心。 。

二、 AI-native 设计范式

AI原生的核心逻辑， 总结起来就是 三句话：

• 靠“大模型”当骨架（不是先画表格）；

• 靠“用户的每一次点击/停留”当“汽油”（用得越多越聪明）；

• 靠“聊天”当主要操作方式（不用点半天菜单）。

AI-native 应用 设计范式 如下：

(1) 模型优先（Model-First）

传统软件先画 ER 图，AI 原生先选/训模型：用 LLM 的上下文长度决定会话窗口，用推理延迟决定交互节拍，用 Token 成本决定商业模型 。

(2) 数据飞轮（Data Flywheel）

每一次用户点击、停留、修正都是“标注”。应用把隐式反馈（停留时长）+ 显式反馈（点赞）回流到模型，24 h 内完成微调或强化学习，越用越聪明 。

(3) 事件驱动 & Agent 编排

用户输入不是“调接口”，而是“发事件”。

LLM 当大脑，Agent 调度工具：事件→意图识别→规划子任务→调用 API/数据库→汇总结果→自然语言返回。

(4) 多模态统一语义空间

文本、语音、图像在同一向量空间计算相似度，实现“拍一张图+一句话”混合查询，无需提前定义字段 。

(5) 持续学习 & 伦理对齐

用 Online RLHF（实时人类反馈）把“说错话”即时纠正；同时用 Constitutional AI 做价值观对齐，避免越学越偏 。

三、 AI-native 5个“核心零件”

就像汽车需要发动机、变速箱、油箱配合，AI原生应用也有5个“核心零件”，每个零件都有明确的作用，缺一不可：

1. 零件1：“心脏”——大模型（决定产品的“基础能力”）

传统软件一上来先想“要存哪些数据”（比如做购物APP，先列“用户表”“商品表”）；

AI原生应用一上来先选“心脏”（大模型），还要想清楚三个关键问题：

• 能记多少话？ 比如能记住你之前聊的10句话，还是100句话——这决定“你不用反复说同一件事”（比如你之前说过“我家在上海”，AI下次不会再问）；
• 反应有多快？ 点一下按钮，是0.1秒出结果还是1秒——反应慢了用户会不耐烦（比如你问“现在几点”，AI等3秒才回答，你可能早就打开手机时钟了）；
• 用一次要花多少钱？ 比如发1000个字要几分钱——这决定“怎么赚钱”（比如按使用次数收费，用100次收5块）。

简单说：先把“心脏”的性能定好，再设计其他部分。

2. 零件2：“加油站”——数据飞轮（越用越聪明）

你用APP时的每一个小动作，对AI来说都是“学习资料”，就像汽车加的汽油，能让“心脏”转得更有力：

• 显式反馈：你点“有用”“没用”“重新生成”——相当于直接告诉司机“这条路不对，换一条”；
• 隐式反馈：看了3秒就划走（可能觉得答案没用）、反复看某段内容（可能觉得有用）——相当于你没说话，但司机从你皱眉的表情里知道“你不满意”。

这些反馈会实时“喂”给大模型，24小时内就能调整：比如你觉得AI写的文案太官方，反馈后第二天它就会变得更口语化。就像你的助理跟你久了，越来越懂你的说话习惯。

3. 零件3：“手脚”——智能助手（帮你“动手干活”）

你跟AI说的话，不是“点个按钮调接口”（比如点“查天气”按钮，就是调天气API），而是“给它派个任务”（比如“帮我查今天北京天气，再推荐穿什么”）。

这时候，“智能助手”就像你的专属秘书，会按步骤干活：

(1) 先懂你要啥：知道你要“查天气+要穿搭建议”；

(2) 拆成小任务：第一步查天气，第二步根据天气推衣服；

(3) 自己找工具：查天气用天气API，不用你手动搜；

(4) 汇总结果：用大白话告诉你“北京今天25℃晴天，穿短袖+薄外套就行”；

(5) 有问题再调整：如果API查不到天气，会自动换另一个工具再试。

比如你让秘书订会议室，秘书会自己查空房间、发邀请邮件，不用你一步步教——这就是“智能助手”的作用。

4. 零件4：“全感官”——多模态（能看、能听、能读）

传统软件处理“文字”“图片”“语音”是分开的：比如你传一张蛋糕图，再问“怎么做”，它可能只认图片或只认文字，需要你额外说明“这是蛋糕”；

AI原生应用能把“文字、图片、语音”放进同一个“理解池”——比如你拍一张蛋糕图，再问“这个蛋糕要哪些材料”，AI能同时“看懂图片”（知道是奶油蛋糕）和“读懂文字”（知道要材料清单），直接给答案，不用你多解释。

就像人能同时“看路标+听导航”找路，不用分开处理。

5. 零件5：“刹车”——规矩清单（不让AI“乱说话”）

AI再聪明，也不能想说啥就说啥，得给它定“规矩”，就像汽车的刹车，防止“失控”：

• 实时纠错：你发现AI说错了（比如把“北京”说成“上海”），反馈后它马上改，下次不会再犯（比如你说“我刚说的是北京，不是上海”，AI会道歉并纠正）；
• 守底线：提前给AI列“不准做的事”（比如不能说“老年人学不会用手机”“感冒了吃XX药”）——如果AI想输出违规内容，系统会自动拦住，改成合规的话（比如把“老年人学不会”改成“老年人多练习就能熟练用”）。

这些“规矩”就像给AI戴了个“紧箍咒”，确保它不会越界。

四、从零搭AI原生应用 7个 核心步骤

很多人觉得“搭AI原生应用要懂深度学习”——其实不用，先跟着下面的流程走，每一步都有明确的判断标准和简单操作：

步骤1：先判断：这个问题，真的需要AI吗？

不是所有“用户烦恼”都需要AI来解决。比如“算1+1”用计算器就行，“整理杂乱的会议记录”才需要AI。

先画个简单的判断流程，按这个来就行：

关键判断标准（举例说明）：

条件	符合（适合AI）	不符合（传统方案更好）
需求模糊（没有固定答案）	“帮我把会议记录整理得简洁点”（简洁的标准因人而异）	“查今天北京的PM2.5数值”（答案是固定的）
需要常识/推理	“根据客户聊天内容，写一封跟进邮件”（要懂客户需求）	“按模板生成报销单”（填数据就行，不用懂）
适合聊天操作	“帮我退掉昨天买的黑色T恤”（说一句话比点5步菜单快）	“给文件重命名”（点一下输入框就行）

比如“整理会议记录”符合所有条件，适合做AI原生应用；“算房租”不符合（纯计算），用Excel更简单。

步骤2：设计“汽油”——要收集用户的哪些行为数据？

AI需要“数据汽油”才能变聪明，所以先想：用户用APP时，哪些行为能反映“满意/不满意”？

流程很简单：

举个实际例子（做AI文案工具）：

• 显式数据：用户点“保存文案”（满意）、“重新生成”（不满意）、“修改语气”（需要调整）；
• 隐式数据：看文案超过10秒（可能满意）、看2秒就划走（可能不满意）、反复修改某句话（这句话需要优化）。

这些数据会实时存起来，给AI“喂饭”——比如发现很多用户划走“官方文案”，就调整模型，多生成口语化内容。

步骤3：选“心脏”——大模型+小模型配合

不用全靠“最顶级的大模型”（比如GPT-4），就像家里做饭，不用每次都用“米其林大厨”——简单的活让“小厨师”干，复杂的活让“大厨”上，又快又省钱。

实际策略（比如做AI助手APP）：

• 云端大模型（GPT-4）：处理“写周报”“分析客户需求”这种需要“动脑”的活；
• 边缘小模型（MobileBERT）：处理“识别语音指令”“判断用户要查天气”这种简单活，在手机本地运行，0.1秒就能反应；
• 模型蒸馏：把大模型“怎么判断‘查天气’意图”的经验，教给小模型——下次小模型自己就能处理，不用每次都找大模型，省成本。

步骤4：装“手脚”——把传统工具变成 AI的“手脚”

智能助手就是AI的“手脚”，能帮你调用工具（比如查天气API、发邮件），不用你手动操作。

比如你说“查今天北京天气并推荐穿什么”，智能助手会自己完成所有步骤。

先看智能助手的工作流程：

再看简单代码实现（Python）：

不用懂复杂框架，这段代码模拟了智能助手“查天气+推穿搭”的过程，注释写得很清楚，跟着跑一遍就懂：

// 1. 工具1：查天气（这里用模拟数据，实际项目中换真实API）
def get_weather(city):
   //  真实场景下，会换成高德/百度天气API（比如请求"https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo"）
   //  这里用模拟数据方便测试，避免调用真实API需要密钥
    mock_weather = {
        "北京": {"temperature": 25, "condition": "晴天"},
        "上海": {"temperature": 28, "condition": "阴天"},
        "广州": {"temperature": 30, "condition": "雨天"}
    }
// 如果查不到城市，返回默认天气
    return mock_weather.get(city, {"temperature": 20, "condition": "多云"})

//  2. 工具2：根据天气推荐穿搭（靠常识判断）
def recommend_outfit(weather):
    temp = weather["temperature"]  # 提取温度
    condition = weather["condition"]  # 提取天气状况
    
    if temp >= 25 and condition == "晴天":
        return "推荐穿短袖+薄外套，记得带防晒！"
    elif 15 <= temp < 25:
        return "推荐穿长袖+牛仔裤，早晚有点凉~"
    elif temp < 15:
        return "推荐穿毛衣+厚外套，注意保暖！"
    else:  # 雨天/阴天
        return "推荐穿防水外套+运动鞋，记得带伞！"

//  3. 智能助手核心逻辑：处理用户需求→拆任务→调用工具→返回结果
def ai_assistant(user_input):
    //  第一步：简单识别用户需求（实际项目中会用小模型识别，这里简化）
    if "天气" in user_input and any(city in user_input for city in ["北京", "上海", "广州"]):
        //  提取城市（比如用户说"查北京天气"，就提取"北京"）
        city = next(city for city in ["北京", "上海", "广州"] if city in user_input)
        //  第二步：调用查天气工具
        weather_data = get_weather(city)
        //  第三步：调用穿搭推荐工具
        outfit_advice = recommend_outfit(weather_data)
        //  第四步：汇总结果，用大白话返回
        return f"【{city}今日天气】\n天气：{weather_data['condition']}\n温度：{weather_data['temperature']}℃\n【穿搭建议】{outfit_advice}"
    else:
        return "抱歉呀，我目前只能查北京、上海、广州的天气~"

//  测试：模拟用户输入
user_say = "查一下今天北京的天气，顺便推荐下穿什么衣服"
result = ai_assistant(user_say)
print(result)

代码详细解释（小白也能懂）：

(1) get_weather函数：模拟“查天气”的工具，实际项目中，你只需要替换成“高德天气API”（需要去高德开放平台申请密钥），就能拿到真实天气数据；

(2) recommend_outfit函数：根据天气给穿搭建议，靠的是“常识逻辑”（比如温度≥25℃穿短袖），实际项目中可以让AI从用户反馈里学习（比如很多用户说“25℃穿短袖冷”，就调整成“26℃穿短袖”）；

(3) ai_assistant函数：智能助手的“大脑”，先识别用户要查哪个城市的天气，再调用两个工具，最后把结果整合成大白话；

(4) 运行结果：会输出清晰的天气和穿搭建议，比如：

【北京今日天气】

天气：晴天

温度：25℃

【穿搭建议】推荐穿短袖+薄外套，记得带防晒！

步骤5：设计“操作方式”——多动嘴，少动手

传统应用 是 点击式 交互，主要用手， 要“点半天菜单” 才能完成自己的目标。 比如退个货：我的→订单→售后→申请退款 ；

AI原生应用 是 聊天 交互，主要用嘴， AI原生应用直接“聊天”就行。比如 你说“帮我退掉昨天买的黑色T恤”，AI会自己找到订单、发起退款，不用你多操作一步。

核心体验：让用户“少动手、少思考” ， 多动嘴。

比如你用AI原生的“旅行APP”：

• 传统APP：你要先点“景点”→搜“北京”→选“故宫”→看攻略→再返回首页点“酒店”→搜“故宫附近”→选酒店；
• AI原生APP：你说“帮我规划北京2日游，住故宫附近，预算1000元/天”，AI直接给你整理好“第一天故宫+景山，住XX酒店；第二天颐和园+圆明园，住XX酒店”，还能直接帮你订酒店。

步骤6：设计 “自升级闭环”——24小时内让AI变聪明

传统APP 升级方式： 等版本更新（比如1个月更一次AI客服功能）

AI原生APP 升级方式： 实时升级（24小时内根据反馈调整），

设计一个 自升级闭环 。AI原生APP 收集用户反馈后，不能等一个月再更新。

自升级闭环 要24小时内调整AI，还要“小范围试错”，避免出问题。

关键操作：避免“一错全错”

• 回滚窗口：30分钟内如果发现新AI有问题（比如把“25℃”改成“30℃”，用户全说热），马上切回旧版本，减少影响；
• 灰度发布：先给5%用户用，没问题再扩到30%，最后全量——就像新药上市，先给少数人试，确认安全再推广。

步骤7：装“刹车”——给AI定“规矩清单”（不让它乱说话）

AI再聪明，也不能想说啥就说啥，得提前列好“不准做的事”，比如不能歧视人、不能给错误医疗建议。

常见“规矩清单”（参考）：

(1) 不准有年龄/性别/地域歧视（比如“女生学不好编程”“东北人都能喝”）；

(2) 不准给医疗建议（比如“感冒了吃XX药”——要让用户找医生）；

(3) 不准输出违法内容（比如“怎么破解密码”“怎么骗钱”）；

(4) 不准造谣（比如“吃XX能治癌症”）。

五、 AI原生应用 vs AI插件应用

很多APP加了个AI客服，就说自己是“AI原生应用”。 这个 不对，其实和AI原生差远了， 那就是一个 普通AI插件。

AI原生应用 vs 普通AI插件 的区别， 看这张表就懂：

对比维度	AI插件应用（外挂式，比如“购物APP+AI客服”）	AI原生应用（AI 内核，比如“AI助手APP”）
架构核心	先有传统业务（比如购物订单系统），再加AI插件	先有大模型，再围绕大模型搭业务
数据用法	数据是“报表”（比如看“AI客服解决了多少问题”）	数据是“汽油”（用户行为实时喂给AI，让它变聪明）
操作方式	主要靠点菜单，AI是“辅助”（比如你先选“售后”，再找AI客服）	主要靠聊天，AI是“主力”（你直接跟AI说需求）
升级方式	等版本更新（比如1个月更一次AI客服功能）	实时升级（24小时内根据反馈调整）
赚钱方式	卖会员/广告（比如买年度会员免运费）	按使用收费（比如用100次收10块，用得多收得多）

六、为什么说AI原生是“一次大变革”？

就像10年前“功能机到智能机”的转变——不是加个“能上网”的功能，而是整个架构都变了（智能机有触摸屏、APP生态，功能机没有）；

AI原生范式 的最终定义 ， 这不仅需要定义其核心理念，更要将其与前代技术进行明确区分，从而揭示其作为一次根本性范式转移的本质。

软件行业向AI的演进并非铁板一块，而是呈现出两种截然不同的路径：

“AI插件”（AI-Plugin）和“AI原生”（AI-Native）。

两种截然不同的哲学、架构和商业模式。

AI插件（改造模式）： 这是指在传统软件的基础上，通过增加AI功能模块来提升其能力。这种方式通常表现为“插件化”增强，即将AI作为一种辅助工具，嵌入到现有的工作流程中 。例如，一个传统的照片管理应用，增加一个需要用户手动触发的、基于AI的图像识别功能来为照片打上标签，这就是典型的AI插件 。在这种模式下，AI支持工作流程，但并非其核心。

AI原生（重构模式）： 与之相反，AI原生应用从设计之初就将AI作为其核心驱动力 。AI不是一个可有可无的功能，而是应用的底层架构和操作系统 。继续以照片管理为例，一个AI原生应用无需用户任何操作，就能自动理解“汽车”这个概念，并从图库中找出所有包含汽车的照片，因为它从一开始就被构建为拥有这种认知能力 。其核心目标是解决那些“过去无法解决或解决得不好的问题”，创造全新的能力和用户体验 。

云原生类比： 这场从AI插件到AI原生的转变，与十年前业界经历的从“云赋能”到“云原生”的变革高度相似 。

同样地，AI原生也代表着对整个软件技术栈和开发理念的彻底重构。简单地为传统SaaS产品“嫁接”AI功能，就如同当年为桌面应用套上一个网页外壳，终将在新的技术浪潮中失去竞争力。

这预示着一个价值数万亿美元的软件产业“大重构”（The Great Re-platforming）周期的开启，传统的SaaS系统将面临来自基于全新、更强大架构的AI原生挑战者的颠覆性冲击 。

AI原生应用也是如此：不是给传统APP加个AI插件，而是从“骨架”到“心脏”都用AI重构。 未来，越来越多的软件会变成“AI原生”。

这个趋势， 有点像 功能机 和 智能机 一样， 就像现在没人用功能机一样 —— 不是因为功能机不好，而是智能机能解决功能机解决不了的问题。

七、最后一句话总结

“AI插件”（AI-Plugin） 应用 （传统软件）的特点是： “做完就定型”，比如计算器做出来就是算加减乘除，不会变；

“AI原生”（AI-Native） 应用 （传统软件）的特点是：应用“出生只是开始”。用的人越多、反馈越多，它就越懂你，慢慢“长大”变好用。

尼恩架构团队，通过 梳理一个《LLM大模型学习圣经》 帮助更多的人做LLM架构，拿到年薪100W, 这个内容体系包括下面的内容：

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