AI大模型相关基础知识
一种基于深度学习的人工智能模型，通过在海量文本数据上进行训练，学习语言的模式、结构和语义，能够生成自然流畅的文本，回答各种问题。豆包、DeepSeek - R1、ChatGPT 都基于此类模型构建。
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大语言模型（LLMs, Large Language Models）
概念
一种基于深度学习的人工智能模型，通过在海量文本数据上进行训练，学习语言的模式、结构和语义，能够生成自然流畅的文本，回答各种问题。豆包、DeepSeek - R1、ChatGPT 都基于此类模型构建。
著名的大语言模型
| 模型名称 | 开发公司 | 类型 | 主要特点 | 典型应用 |
|---|---|---|---|---|
| GPT系列 | OpenAI | 闭源 | 技术领先，多模态能力强，推理性能突出 | ChatGPT、Copilot、高级对话助手 |
| Gemini | 闭源 | 多模态原生设计，与Google生态深度集成 | Google Workspace、Bard、搜索增强 | |
| Claude | Anthropic | 闭源 | 安全性高，上下文窗口长，逻辑推理强 | 法律分析、长文档处理、安全敏感场景 |
| Llama系列 | Meta | 开源 | 开源社区活跃，版本多样，易于微调 | 学术研究、企业定制、开发者工具 |
| 豆包 | 字节跳动 | 闭源 | 成本优势明显，多模态能力完善 | 字节系应用、内容创作、企业服务 |
| 腾讯混元 | 腾讯 | 闭源 | 微信生态集成，办公场景优化 | 微信助手、腾讯文档、会议纪要 |
| 文心一言 | 百度 | 闭源 | 中文理解深，搜索数据支撑，知识库丰富 | 百度搜索、内容创作、智能客服 |
| 通义千问 | 阿里巴巴 | 开源/闭源 | 电商场景优化，多语言能力强 | 阿里云、跨境电商、企业解决方案 |
| 智谱GLM | 智谱AI | 开源/闭源 | 双语优化，代码能力突出 | 学术研究、代码开发、智能对话 |
| 月之暗面Kimi | 月之暗面 | 闭源 | 超长上下文处理能力突出 | 长文档分析、学术研究、资料整理 |
| 零一万物Yi | 零一万物 | 开源 | 多语言支持好，数学推理强 | 国际业务、教育应用、推理任务 |
| 讯飞星火 | 科大讯飞 | 闭源 | 语音交互能力强，教育场景优化 | 智能硬件、教育辅导、语音助手 |
但是豆包不完全等同于一般意义上的 AI 智能体应用，准确来说，豆包既是基于大语言模型的 AI 智能助手，也为用户提供了创建和使用各种 AI 智能体的平台。
腾讯元宝 APP 是基于腾讯混元大模型开发的 C 端 AI 助手应用，具有微信生态集成、办公场景优化等特点。
主流的大模型开发平台
| 平台名称 | 所属公司 | 平台特点 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 百度千帆大模型平台 | 百度 | 面向企业开发者，提供文心大模型及第三方开源大模型；具备AI开发工具与整套开发环境，支持数据管理、模型SFT及推理服务云端部署等一站式定制服务 | 适用于多种企业级AI应用开发，如智能客服、内容生成等 |
| 阿里云百炼平台 | 阿里巴巴 | 集成通义千问、Llama、ChatGLM等主流模型，开放40余款MCP服务，可快速搭建智能体 | 可应用于图像编辑、金融分析、数字人交互等多种场景 |
| 得助大模型平台 | 中关村科金 | 以“平台 + 应用 + 服务”三级引擎战略为核心，通过数据工厂、算力工厂、模型工厂、智能体工厂的产品矩阵，构建从算力到应用的完整闭环 | 服务于金融、央国企等多个领域，满足各行业特定的大模型应用需求 |
| 火山方舟 | 字节跳动 | 面向企业提供模型精调、评测、推理、知识库集成、多模态理解能力拓展等全方位服务，优化推理性能和并发保障 | 助力企业在多种业务场景中利用大模型能力，如智能营销、智能办公等 |
| 智谱AI开放平台 | 智谱 | 基于GLM系列大模型的一站式大模型开发平台，提供模型微调、部署、评测，以及知识库、搜索MCP及智能体开发等全链路服务，具有高效率、易上手特点 | 适用于各类基于GLM模型的开发场景，如智能对话、知识检索等 |
| 科大讯飞大模型定制训练平台 | 科大讯飞 | 为开发者提供定制化的大模型解决方案，支持星火及第三方开源大模型定制训练，提供全流程开发工具链 | 满足开发者在不同领域对大模型进行定制化训练的需求，如教育、医疗等领域的特定应用 |
AI应用开发框架
| 对比项 | Spring AI | LangChain4j |
|---|---|---|
| 定义与背景 | Spring AI是基于Spring Boot框架的AI应用开发框架，旨在让Java开发者借助Spring生态的优势，轻松将AI功能集成到企业级应用中 | LangChain4j是Python版LangChain在Java语言上的实现，为Java开发者提供一套构建基于大语言模型应用的工具和方法 |
| 所属组织 | VMware公司下Spring官方团队开发 | 由社区开发者发起并维护 |
| 设计理念 | 遵循Spring “约定大于配置” 的理念，强调与Spring生态的深度融合，利用Spring的依赖注入、AOP等特性简化AI应用开发 | 注重灵活性、模块化和跨框架兼容性，旨在为开发者提供高度可定制化的组件来搭建复杂的AI工作流 |
| 模型支持 | 通过统一的ModelProvider接口支持多种主流模型，如OpenAI GPT系列、Hugging Face开源模型、阿里云百炼模型等 |
支持众多商业模型（如OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI）、开源模型（如LLaMA、Falcon、Vicuna）以及多模态模型（如Google Gemini、通义千问等），模型支持范围更为广泛 |
| 提示工程 | 提供基于模板的提示工程支持，借助PromptTemplate类实现参数化提示生成，方便在不同场景下复用和调整提示 |
不仅支持基础的提示模板，还能进行复杂的提示链编排，将多个提示步骤串联成工作流，实现更精细和灵活的提示控制 |
| 工具集成 | 与Spring生态中的工具集成良好，但对于外部工具的函数调用支持，需要额外配置和开发 | 提供ToolProvider机制，对外部工具集成更为灵活，可轻松调用多个外部服务（如搜索引擎、数据库查询工具等），方便构建多功能的AI应用 |
| 记忆功能 | 需手动实现记忆功能，可借助Spring Data等模块实现数据持久化来管理对话记忆 | 内置记忆支持，能更便捷地管理和复用对话历史，为多轮对话提供更好的上下文理解 |
| 生态集成 | 与Spring家族的其他组件，如Spring Data、Spring Integration、Spring Cloud等无缝集成，在Spring Boot项目中可自然融入。同时适配主流云平台，支持容器化部署 | 社区贡献了丰富的扩展组件，如langchain4j - vectorstore等，支持跨语言协作，与不同技术栈的整合度较高 |
| 性能与资源消耗 | 相对轻量级，通过连接池管理、异步处理、结果缓存等优化手段，减少资源消耗，适合企业级应用的并发处理场景 | 由于功能丰富，在处理复杂任务时可能占用更多内存，链式调用也可能带来少量性能开销，并发处理时需额外考虑线程安全 |
| 学习成本 | 对于熟悉Spring框架的开发者而言，学习成本较低，开发模式和配置方式与Spring项目相似 | 不依赖特定框架知识，但开发者需掌握更多AI原生概念，如大语言模型原理、向量数据库与检索增强生成原理等，整体学习成本相对较高 |
| 适用场景 | 适合已采用Spring框架的企业进行AI功能拓展，如金融、医疗、电商等领域的智能客服、智能报表生成、风险预测等场景 | 适用于各种需要高度定制化和复杂AI工作流的场景，无论是快速原型开发、研究实验，还是构建生产级的智能聊天机器人、个性化内容生成系统等 |
AI模型
AI模型分类
- 按模态分类
| 类别 | 描述 | 代表模型 |
|---|---|---|
| 单模态模型 | 仅处理单一类型的数据 | 早期的GPT - 3 |
| 多模态模型 | 能够处理多种类型的信息 | 文本＋图像：GPT - 4V、Gemini、Claude 3 文本+音频＋视频：GPT - 40 |
- 按开源性分类
| 类别 | 描述 | 代表模型 | 特点 |
|---|---|---|---|
| 闭源模型 | 不公开模型权重和训练方法 | GPT - 4、Claude、Gemini | 通常通过API访问，付费使用 |
| 开源模型 | 公开模型权重，允许下载和自行部署 | Llama系列、Mistral、Falcon | 可以本地部署，自由调整，但通常性能略逊于同等规模闭源模型 |
- 按规模分类
| 类别 | 描述 | 代表模型 | 特点 |
|---|---|---|---|
| 超大规模模型 | 参数量在数千亿到数万亿 | GPT - 4(1.76T 参数) | 能力强大，但需要大量计算资源 |
| 中小规模模型 | 参数量在几十亿到几百亿 | Llama 3(70B 参数)、Mistral 7B | 能在较普通的硬件上运行，适合特定任务的精调 |
- 按用途分类
| 类别 | 描述 | 代表模型 |
|---|---|---|
| 通用模型 | 能处理广泛的任务 | GPT - 4、Claude 3、Gemini |
| 特定领域模型 | 针对特定领域优化 | 医疗：Med - PaLM 2 代码：CodeLlama、StarCoder 科学：Galactica |
AI大模型接入
使用大模型的两种途径
| 使用途径 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 云服务 | - 提供纯净大模型能力与构建应用（智能体）工具 - 按需付费，无需大量前期基础设施投入 - 随时可用，维护成本低 - 自动更新到最新版模型 - 通常具备更完善安全措施与合规保障 |
- 数据传输至云端，存在数据隐私与安全风险 - 依赖网络，网络不稳定或中断影响使用 - 大规模使用时，成本可能较高 - 模型定制和修改权限受限 |
| 自部署 | - 完全掌控数据流，数据隐私保障程度高 - 可依特定需求微调和定制模型 - 无网络延迟，适合对响应速度要求严格的场景 - 适合企业级应用和对数据安全要求严格的场景 |
- 一次性成本高，需专业技术团队维护 - 硬件资源扩展性可能受限 - 部署过程复杂，技术门槛高，可能面临兼容性问题 |
接入大模型的三种方式
| 接入方式 | 描述 | 优点 | 缺点 | 举例 |
|---|---|---|---|---|
| AI应用平台接入 | 通过专门的AI应用平台接入大模型，平台集成多种大模型，并提供可视化操作界面、管理工具及辅助功能，无需复杂编程 | 低技术门槛，非技术人员易上手；功能丰富，集成数据预处理、模型评估等；提供应用模板，加速开发进程 | 定制性有限，难以满足复杂独特需求；依赖平台稳定性，平台故障影响使用；可能产生较高使用成本 | 如阿里云的AI开发平台PAI，企业用户可通过可视化界面快速选择大模型，配置参数进行文本生成、图像识别等应用开发，无需深入了解模型技术细节 |
| AI软件客户端接入 | 下载并安装特定的AI软件客户端来接入大模型，客户端具备特定功能与交互界面 | 部分功能可离线使用，降低网络依赖；能提供个性化交互体验，满足特定用户偏好；本地处理数据，一定程度保障数据隐私 | 客户端更新不及时，难以及时获取模型最新特性；占用本地设备存储空间，对设备性能有要求；跨平台使用可能存在兼容性问题 | 如Midjourney客户端，用户在本地通过客户端输入文本指令生成高质量图片，享受个性化的图像生成体验，在网络不佳时也能进行部分操作 |
| 程序接入 | 在自主开发的程序中，利用API或SDK等方式接入大模型，将其功能集成到自身业务系统中 | 高度定制化，可根据业务需求灵活整合模型功能；能与现有系统无缝对接，提升整体业务效能；可针对业务场景优化性能 | 技术门槛高，要求开发人员具备专业的编程和AI知识；开发周期长，涉及多环节开发与调试；维护成本高，需关注模型与程序的更新适配 | 开发智能客服系统时，开发团队使用OpenAI的API，在自有客服程序中实现智能问答功能，根据业务数据对回复进行定制优化，为用户提供精准服务 |
程序调用AI大模型
| 接入方式 | 原理 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| SDK接入 | 大模型官方提供SDK，封装底层复杂交互逻辑，为开发者提供简洁易用编程接口，实现快速集成 |
|
|
| HTTP接入 | 通过HTTP协议向大模型提供的REST API发送请求，传递参数并接收响应数据，实现模型调用 |
|
|
| Spring AI接入 | 基于Spring生态，利用Spring的依赖注入、AOP等特性，提供统一抽象层和便捷配置方式接入大模型 |
|
|
| LangChain4j接入 | 作为专注LLM应用开发的Java框架，提供丰富组件用于构建与大模型交互逻辑，如提示模板、记忆模块、工具调用等 |
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