构建企业级AI大模型驱动的应用系统是一项跨越技术与业务边界的综合性任务，它不仅考验着企业在业务领域知识的深度，也挑战着企业基于AI大模型构建应用的技术高度。这一过程要求业务专家与AI大模型专家紧密协作，共同确保通过AI大模型的赋能，实现业务价值的倍增效应。基于实践经验总结，可以系统化地将AI大模型应用的构建流程划分为五个核心步骤：1)需求场景的精确定义、2)大模型的科学选型、3)大模型性能效果的强化调优、4)大模型的部署与运行维护，以及5)AI应用的无缝集成。针对这一过程中的每一关键环节，本文将深入剖析企业所面临的策略抉择与潜在难题，旨在为那些意图搭乘AI大模型发展浪潮、加速数智化转型的企业提供一份具有可操作性的行动指南。
明确需求场景是项目起点，也是项目成功的基石。AI大模型专家需与业务团队紧密协作，细致剖析业务痛点，识别AI可解决的关键问题，同时考虑法规遵从与资源约束，为项目定下清晰且实际的目标。
- 模糊不清的需求目标可能导致资源浪费和项目延期。企业应首先明确AI应用的场景，如是否需要处理文本生成、情感分析、图片理解和生成等特定任务，这直接影响到后续的模型选择与技术路线设计。
- 未事先充分评估引发潜在风险。例如，在国内，对外提供服务的大模型及大模型应用，均需要经过安全评测备案。这就要求选型时慎重考虑避免使用海外大模型，数据传输出境等风险，避免产生合规问题。
这一阶段明确需求场景和目标后，对后续指导模型选择、评估计算资源和预算、设计合理技术方案、识别安全合规要求、乃至管控部署和运维大模型应用路线都具有指导意义。也是企业自身需要重点思考的环节。
通常情况，建议需求目标从点开始再到面，先从单点AI大模型能力与现有应用的结合开始落地，逐步再考虑更深入更多场景的结合，最后再到基于AI Agent智能体思路重塑业务应用。
大模型选型阶段，AI大模型专家依据需求分析结果，在众多预训练模型中甄选，不仅考虑模型的性能与准确性，还要平衡计算效率、成本及安全性，选择与企业基础设施兼容性最优的解决方案。- 性能与成本的权衡：这点要求企业细致考察市面上现有的各类大模型。通过基准测试了解模型上限，结合实际预算和性能需求做出决策，同时考虑模型的长期维护成本。一般来说我们会有这么一个大模型选择三角形，从效果、性能、成本三方面平衡考虑。在选型路径上，建议首先用“最聪明”的基础大模型（比如千亿参数规模的通义千问max版本、多模态则为qwen_VL_max版）来做任务的上限效果测试验证，如果“最聪明”的大模型可以满足效果要求，再去考虑成本和性能问题，比如下调选一个小一点参数规模的大模型再测试，直到平衡满足企业综合需求。
- 安全与合规的考量：在国内尤为重要，涉及到大模型生成内容的安全可靠、大模型及应用的备案、数据出境限制等，建议选择符合要求的大模型。
- AI工具链和生态系统支持，对于大模型的持续优化和功能拓展至关重要。强大的AI工具链和社区支持意味着更多的应用案例、工具和解决方案，有助于企业快速迭代升级。国外的社区比较出名是Huggingface，国内则为阿里云的Modelscope魔搭社区。
随后的增强调优步骤中，通过提示词工程、RAG、微调等方案策略，对选定的大模型进行优化，旨在提升其在特定场景下的表现效果与可靠性，确保大模型的输出贴合业务实际需要。
- 提示词工程是指通过各种输入设计来引导模型行为给出回复。特点是轻量，易使用，模型强相关。提示词工程虽轻便易行，但也需要理解大模型特性，才能设计出高质量提示词，高效引导模型输出预期内容。
- RAG主要结合外部知识数据，让大模型更可控的回答垂直/封闭领域问题。RAG依赖高质量外部数据，因此数据的准确性和时效性、数据检索和增强过程中的优化技巧是关键，处理不好会影响大模型的输出质量。
- 微调调优则是通过小规模训练来优化模型在特定任务上的表现。特点是适配特定任务、高准确，但复杂且高成本。同时微调调优过程具有一定的不确定性，处理不当会出现过拟合、甚至影响原有基模能力。
针对当前三种主流优化方案，这里简单补充做个说明。经常有人问上述三种方案核心区别是什么，怎么选？我们先回答是什么的问题。如下图所示，本质上大模型和程序一样，都是根据外部输入，然后执行后给出输出结果。程序=数据结构+算法，简单的对应过来，大模型=模型结构+参数权重。所以说，提示词工程，本质就是通过巧妙设计输入，使之更好适配大模型中的模型结构，从而获得更好的输出结果；微调调优，则是基于给定的数据集做训练，来优化更新大模型在预训练时已经固定好的参数权重，让后续的输入能在该行业领域的任务上得到更好的输出结果。
接着看“怎么选”的问题。对大模型的增强调优，在实际使用过程中，并非大家所想的按提示词工程->RAG->微调调优这种直线路径推进的。而是需要结合提示词工程、RAG和微调调优等特点，反复尝试，螺旋推进落地。下图为OpenAI专家给出的一个大模型调优建议路径。
微调调优后的模型务必要做好模型评测。模型评测不仅验证了模型在特定任务上的优化效果，保证了输出质量达到预期标准，还通过全面评估模型性能，揭示潜在的偏见或不足，为进一步的迭代优化提供了数据支持。具体如何评测就不再赘述，可网上参考相关文章了解。在增强调优大模型这个环节里，数据集是非常重要的，不管是训练数据集还是评测数据集。这是因为高质量的数据（包括数据的多样性、质量和规模等）深刻的影响着大模型能力和企业AI应用价值倍增量级。经常很多企业在问，我们欠缺数据或者没有高质量数据时，如何提升大模型应用效果。碰到这种情况，除了建议企业可以向外尝试多种数据合作方式，也可先直接用基模或现成行业领域专属大模型，同时着手规划建设自己的企业数据平台。一旦模型优化成熟，便进入部署与运行阶段，这要求专家精心设计部署架构，无论是云端托管、边缘计算还是本地部署，均需确保系统的稳定运行、弹性伸缩及高效运维，同时建立监控机制以应对潜在故障。大模型部署方式应根据企业的业务场景目标决定。根据模型参数规格大小不同，可以部署到终端智能设备、IDC机房以及云上。云平台一般也根据不同场景提供更多的大模型环境部署和运行服务。如下图所示。
- 推荐大部分企业优先考虑直接调用MaaS API服务的方式（类似阿里云百炼模型服务平台）。
- 企业有开源大模型私有化部署需求的，首先考虑基于阿里云人工智能平台PAI做整体开发部署提供模型服务。如企业有AI团队及技术积累，考虑自建的话，可推荐基于阿里云GPU云服务器构建。从成本和运行维护投入等方面考虑，原则上不建议纯线下IDC自建智算资源和大模型服务。
最后一个环节是AI应用集成，即将完成增强调优后的大模型部署运行后，无缝集成融入企业现有的数智化生态系统中，无论是通过MaaS API接口、插件、流程编排、Agent还是构建全新的用户界面，目标都是最大化大模型的能力和价值，提升用户体验，促进企业业务流程智能化升级，从而驱动企业创新与竞争力的飞跃。
企业可以根据现自身现状选择合适的集成模式，把AI大模型能力应用到实际数智化场景中。
综上所述，构建大模型应用当前确实还是一个复杂而精细的过程，企业需从明确需求开始，步步为营，不仅要考虑技术实现的可行性，还需兼顾成本效益、合规性以及长远的战略规划。通过以上解析，企业可望在大模型应用的构建过程中少走弯路，加速实现AI技术的落地应用，推动业务的智能化转型。相信随着大模型的发展，模型服务平台和工具链的不断增强和成熟，未来将能让所有开发者和企业更敏捷更高效的构建自己的AI大模型应用。
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