快速掌握大模型應用開發：寫給AI時代程序員的技術指南

周泉璽，美國約翰·霍普金斯大學人工智能碩士、英國華威大學工程碩士、大模型算法專家、阿裏雲人工智能 認證工程師、IBM量子計算認證工程師。專註於企業級AI應用架構的研究，尤其在大語言模型產業化落地、分布式RAG系統開發、智能內容生成等方向有著深入的技術積累和實戰經驗。現任 能源集團大模型智能平臺首席架構師， 央企數字化轉型戰略，統籌集團級傳統IT基礎設施向AI智能平臺的技術升級。在企業級AI應用架構設計和大模型規模化落地方面有著豐富的實踐經驗。在大模型應用領域取得了一系列開創性成果： 設計的企業級RAG問答系統在政府知識庫場景成功落地；領導開發智能PPT生成平臺；設計實現的多模態對話系統已成功應用於多個大型企業的智能客服場景；主持開發的知識圖譜增強型問答平臺創新性地將企業級問答準確率大幅提升。曾任科大訊飛AI算法架構師，負責企業級AI應用的核心算法研發和系統架構設計。在任期間成功推動多個行業標桿項目落地，建立了完整的企業AI應用開發規範體系。

前言
第1章 大模型應用開發概述
1.1 大模型應用開發趨勢
1.1.1 大模型應用的技術特點
1.1.2 開發模式的轉變與機遇
1.1.3 開發者技能提升指南
1.2 技術棧與架構選型
1.2.1 前端技術棧規劃
1.2.2 後端技術棧規劃
1.2.3 AI服務架構設計
1.3 快速開發環境搭建
1.3.1 一站式開發環境配置
1.3.2 AI開發工具集成
1.3.3 項目腳手架使用
1.4 小結
第2章 應用架構設計
2.1 面向AI的架構規劃
2.1.1 大模型服務架構設計
2.1.2 向量存儲架構設計
2.1.3 實時推理服務設計
2.2 核心服務模塊構建
2.2.1 模型服務集成方案
2.2.2 AI能力抽象層設計
2.2.3 流式處理機制
2.3 數據流與狀態管理
2.3.1 AI交互數據流設計
2.3.2 上下文狀態管理
2.3.3 緩存策略優化
2.4 小結
第3章 前端開發升級
3.1 AI交互設計
3.1.1 大模型對話組件設計
3.1.2 流式響應渲染方案
3.1.3 實時反饋機制
3.2 Vue 3技術實現
3.2.1 AI組件庫封裝
3.2.2 大模型狀態管理
3.2.3 智能特性集成
3.3 React技術實現
3.3.1 AI場景的Hooks設計
3.3.2 流式數據處理
3.3.3 性能優化方案
3.4 小結
第4章 後端服務升級
4.1 Spring Boot實現
4.1.1 AI服務網關設計
4.1.2 基於WebSocket的流式服務
4.1.3 模型調用封裝
4.2 FastAPI實現
4.2.1 異步模型服務
4.2.2 流式響應處理
4.2.3 AI中間件開發
4.3 核心服務組件
4.3.1 向量檢索服務
4.3.2 知識庫管理服務
4.3.3 模型性能監控
4.4 小結
第5章 數據基礎設施
5.1 AI數據存儲方案
5.1.1 向量數據庫應用
5.1.2 知識庫存儲設計
5.1.3 緩存系統優化
5.2 數據處理鏈路
5.2.1 文本向量化處理
5.2.2 知識抽取與組織
5.2.3 數據質量保障
5.3 混合檢索系統
5.3.1 語義檢索實現
5.3.2 混合召回策略
5.3.3 搜索性能優化
5.4 小結
第6章 大模型能力集成
6.1 大模型服務架構設計
6.1.1 大模型服務層規劃
6.1.2 大模型負載均衡策略
6.1.3 高可用架構設計
6.2 大模型能力接入
6.2.1 DeepSeek等開源模型集成
6.2.2 流式響應處理方案
6.2.3 多模型調度策略
6.3 大模型服務優化
6.3.1 大模型性能調優
6.3.2 響應延遲優化
6.3.3 成本效益分析
6.4 小結
第7章 提示詞工程體系
7.1 提示詞開發基礎
7.1.1 提示詞設計原則
7.1.2 上下文管理策略
7.1.3 提示詞測試方法
7.2 提示詞高級技術
7.2.1 動態提示詞生成
7.2.2 多輪對話優化
7.2.3 提示詞自動優化
7.3 提示詞工程平臺
7.3.1 提示詞版本控制
7.3.2 A/B測試系統
7.3.3 效果分析平臺
7.4 小結
第8章 智能特性開發
8.1 AI增強型前端
8.1.1 AI對話組件開發
8.1.2 流式渲染實現
8.1.3 智能交互設計
8.2 AI增強型後端
8.2.1 向量數據庫集成
8.2.2 語義檢索實現
8.2.3 知識庫管理系統
8.3 智能特性優化
8.3.1 多模態處理技術
8.3.2 個性化推薦系統
8.3.3 智能分析報告生成
8.4 小結
第9章 智能體開發與集成
9.1 智能體架構設計
9.1.1 基於LangChain的框架搭建
9.1.2 智能體行為定義
9.1.3 多智能體協作機制
9.2 場景化智能體實現
9.2.1 寫作助手智能體
9.2.2 知識檢索智能體
9.2.3 質量評估智能體
9.3 智能體優化管理
9.3.1 智能體性能優化
9.3.2 行為約束與安全機制
9.3.3 智能體監控系統
9.4 小結
第10章 智能寫作助手項目實戰
10.1 項目架構設計
10.1.1 需求分析與規劃
10.1.2 技術架構設計
10.1.3 數據流轉方案
10.2 核心功能實現
10.2.1 寫作引擎開發
10.2.2 知識庫構建
10.2.3 智能體協作系統
10.3 DeepSeek模型部署與優化
10.3.1 DeepSeek部署實踐
10.3.2 大模型應用性能優化方案
10.4 小結
第11章 智能客服平臺項目實戰
11.1 基於DeepSeek的系統設計
11.1.1 DeepSeek多模型協同架構
11.1.2 開源模型成本優化方案
11.1.3 高並發服務設計
11.2 智能客服核心實現
11.2.1 實時對話能力開發
11.2.2 意圖理解與智能路由系統
11.2.3 多輪對話狀態管理
11.3 企業級運營體系
11.3.1 對話質量實時評估
11.3.2 智能客服數據分析
11.3.3 服務監控與告警
11.4 小結
第12章 其他關鍵場景實踐指南
12.1 文檔智能處理場景
12.1.1 多模態文檔解