企业官网建设流程全解析

易语言和网站做交互,网站招生宣传怎么做,人像摄影,济南电子商务网站开发本文详细介绍了大模型开发的完整流程#xff0c;包括确定目标、设计功能、搭建架构、数据库建设、Prompt工程、验证迭代、前后端搭建和体验优化八大步骤。文章强调大模型开发更多是工程问题#xff0c;通过Prompt Engineering替代传统模型训练#xff0c;实现业务逻辑。同时…本文详细介绍了大模型开发的完整流程包括确定目标、设计功能、搭建架构、数据库建设、Prompt工程、验证迭代、前后端搭建和体验优化八大步骤。文章强调大模型开发更多是工程问题通过Prompt Engineering替代传统模型训练实现业务逻辑。同时提供了大模型学习的七个阶段和丰富的免费学习资源帮助开发者从入门到精通大模型应用开发适合程序员和AI初学者系统学习。熟悉我的小伙伴都知道我一直在研究大模型的应用开发。从GPT的Api接入的镜像网站系统到RAG的知识库等等…也是有一段时间了。看到一篇还不错的开发流程文章。一、大模型开发整体流程1. 何为大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用其技术核心点虽然在大语言模型上但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成通过 Prompt Enginnering 来实现大语言模型的控制因此虽然大模型是深度学习领域的集大成之作大模型开发却更多是一个工程问题。在大模型开发中我们一般不会去大幅度改动模型而是将大模型作为一个调用工具通过 Prompt Engineering、数据工程、业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力适配应用任务而不会将精力聚焦在优化模型本身上。因此作为大模型开发的初学者我们并不需要深研大模型内部原理而更需要掌握使用大模型的实践技巧。大模型开发要素同时以调用、发挥大模型为核心的大模型开发与传统的 AI 开发在整体思路上有着较大的不同。大语言模型的两个核心能力指令理解与文本生成提供了复杂业务逻辑的简单平替方案。在传统的 AI 开发中我们首先需要将非常复杂的业务逻辑依次拆解对于每一个子业务构造训练数据与验证数据对于每一个子业务训练优化模型最后形成完整的模型链路来解决整个业务逻辑。然而在大模型开发中我们将尝试用 Prompt Engineering 来替代子模型的训练调优通过 Prompt 链路组合来实现业务逻辑用一个通用大模型 若干业务 Prompt 来解决任务从而将传统的模型训练调优转变成了更简单、轻松、低成本的 Prompt 设计调优。同时在评估思路上大模型开发与传统 AI 开发也有了质的差异。传统 AI 开发需要首先构造训练集、测试集、验证集通过在训练集上训练模型、在验证集上调优模型、在测试集上最终验证模型效果来实现性能的评估。然而大模型开发更敏捷、灵活我们一般不会在初期显式地确定训练集、验证集由于不再需要训练子模型我们不再构造训练集而是直接从实际业务需求出发构造小批量验证集设计合理 Prompt 来满足验证集效果。然后我们将不断从业务逻辑中收集当下 Prompt 的 Bad Case并将 Bad Case 加入到验证集中针对性优化 Prompt最后实现较好的泛化效果。传统 AI 评估LLM 评估 在本章中我们将简述大模型开发的一般流程并结合项目实际需求逐步分析完成项目开发的工作和步骤。2. 大模型开发的整体流程结合上述分析我们一般可以将大模型开发分解为以下几个流程确定目标。在进行开发前我们首先需要确定开发的目标即要开发的应用的应用场景、目标人群、核心价值。对于个体开发者或小型开发团队而言一般应先设定最小化目标从构建一个 MVP最小可行性产品开始逐步进行完善和优化。设计功能。在确定开发目标后需要设计本应用所要提供的功能以及每一个功能的大体实现逻辑。虽然我们通过使用大模型来简化了业务逻辑的拆解但是越清晰、深入的业务逻辑理解往往也能带来更好的 Prompt 效果。同样对于个体开发者或小型开发团队来说首先要确定应用的核心功能然后延展设计核心功能的上下游功能例如我们想打造一款个人知识库助手那么核心功能就是结合个人知识库内容进行问题的回答那么其上游功能的用户上传知识库、下游功能的用户手动纠正模型回答就是我们也必须要设计实现的子功能。搭建整体架构。目前绝大部分大模型应用都是采用的特定数据库 Prompt 通用大模型的架构。我们需要针对我们所设计的功能搭建项目的整体架构实现从用户输入到应用输出的全流程贯通。一般来说我们推荐基于 LangChain 框架进行开发。LangChain 提供了 Chain、Tool 等架构的实现我们可以基于 LangChain 进行个性化定制实现从用户输入到数据库再到大模型最后输出的整体架构连接。搭建数据库。个性化大模型应用需要有个性化数据库进行支撑。由于大模型应用需要进行向量语义检索一般使用诸如 chroma 的向量数据库。在该步骤中我们需要收集数据并进行预处理再向量化存储到数据库中。数据预处理一般包括从多种格式向纯文本的转化例如 pdf、markdown、html、音视频等以及对错误数据、异常数据、脏数据进行清洗。完成预处理后需要进行切片、向量化构建出个性化数据库。Prompt Engineering。优质的 Prompt 对大模型能力具有极大影响我们需要逐步迭代构建优质的 Prompt Engineering 来提升应用性能。在该步中我们首先应该明确 Prompt 设计的一般原则及技巧构建出一个来源于实际业务的小型验证集基于小型验证集设计满足基本要求、具备基本能力的 Prompt。验证迭代。验证迭代在大模型开发中是极其重要的一步一般指通过不断发现 Bad Case 并针对性改进 Prompt Engineering 来提升系统效果、应对边界情况。在完成上一步的初始化 Prompt 设计后我们应该进行实际业务测试探讨边界情况找到 Bad Case并针对性分析 Prompt 存在的问题从而不断迭代优化直到达到一个较为稳定、可以基本实现目标的 Prompt 版本。前后端搭建。完成 Prompt Engineering 及其迭代优化之后我们就完成了应用的核心功能可以充分发挥大语言模型的强大能力。接下来我们需要搭建前后端设计产品页面让我们的应用能够上线成为产品。前后端开发是非常经典且成熟的领域此处就不再赘述我们将主要介绍两种快速开发 Demo 的框架Gradio 和 Streamlit可以帮助个体开发者迅速搭建可视化页面实现 Demo 上线。体验优化。在完成前后端搭建之后应用就可以上线体验了。接下来就需要进行长期的用户体验跟踪记录 Bad Case 与用户负反馈再针对性进行优化即可。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​