本文针对非AI背景开发者，介绍了大模型应用开发的入门指南。无需深入AI和数学知识，重点在于掌握应用开发方法。文章详细讲解了Prompt Engineering技术、RAG检索增强生成、AI Agent概念及MCP协议，并指出普通程序员可通过开发框架、优化RAG和构建MCP-Server参与大模型生态，将大模型与业务结合，提升开发效率和价值。

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过去的14个月里，对100多位AI产品经理进行了交流和访谈，从OpenAI、Anthropic、Google，到你从未听说的初创公司，涵盖各个层面。我问他们同样的问题：你实际上做什么工作？你需要什么知识？什么技能重要？你使用什么工具？

本文针对工程行业AI应用痛点，详细讲解RAGFlow开源引擎的参数配置技巧。从文档预处理、智能分块、知识图谱到召回增强(RAPTOR)，提供可直接复用的配置方案和实操步骤。针对技术规范、项目管理、投标答疑等三大场景，给出差异化参数设置，帮助工程人解决AI"答不准"问题，打造专业级工程知识管家。

上海交通大学等团队提出"环境-智能体"训练框架，创建DiagGym虚拟临床环境和DiagAgent诊断智能体，通过端到端强化学习让AI掌握动态诊断能力。团队还构建了DiagBench评测基准（750个病例，973条评估准则）。实验显示，该框架训练的智能体在多轮诊断流程管理能力上显著优于DeepSeek、Claude-4等先进模型，实现了从静态问答到动态决策的AI诊断范式转变。

上海交通大学等团队提出"环境-智能体"训练框架，创建DiagGym虚拟临床环境和DiagAgent诊断智能体，通过端到端强化学习让AI掌握动态诊断能力。团队还构建了DiagBench评测基准（750个病例，973条评估准则）。实验显示，该框架训练的智能体在多轮诊断流程管理能力上显著优于DeepSeek、Claude-4等先进模型，实现了从静态问答到动态决策的AI诊断范式转变。

近两年来，大模型技术如同一场“行业风暴”，彻底打破了传统技术领域的边界——无论是深耕后端开发的Java/C++工程师、专注用户界面的前端开发者，还是钻研数据挖掘的数据分析师、搭建系统骨架的架构师，几乎所有技术赛道的从业者，都开始主动或被动地向大模型领域靠拢，“跨界卷AI”已然成为技术圈的常态。

近两年来，大模型技术如同一场“行业风暴”，彻底打破了传统技术领域的边界——无论是深耕后端开发的Java/C++工程师、专注用户界面的前端开发者，还是钻研数据挖掘的数据分析师、搭建系统骨架的架构师，几乎所有技术赛道的从业者，都开始主动或被动地向大模型领域靠拢，“跨界卷AI”已然成为技术圈的常态。

在人工智能（AI）迅速发展的背景下，从传统的编程领域如Java程序员转向大模型开发是一个既充满挑战也充满机遇的过程。对于 Java 程序员来说，这也是一个实现职业转型、提升薪资待遇的绝佳机遇。

本文详细介绍大模型提示微调技术，对比传统微调方法，阐述其通过训练可学习软提示向量而非修改模型参数实现高效任务定制的原理。详解Prefix Tuning、P-Tuning和Prompt Tuning三种实现方式，分析其计算效率高、多任务适配便捷、避免模型破坏等优势，并提供实用应用建议，为资源有限场景下的大模型微调提供解决方案。