本文旨在降低大模型应用开发的门槛让非AI背景的开发者也能轻松入门。文章介绍了大模型应用开发的流程和各个环节强调了Prompt Engineering的重要性并提出了AI Agent的概念展示了如何利用外部工具增强大模型的能力。最后文章鼓励开发者抓住AI时代的机遇通过学习和实践成为大模型领域的佼佼者。前言最近AI如火如荼的进行很多专业名词如雨后春笋般冒出如大模型、微调、蒸馏、检索增强生成等对于非AI相关背景可能需要深厚的数学和理论基础。自己的微积分线性代数概率论这三板斧早都忘光了连一个最基础的神经网络反向传播的原理都看不懂那咋搞没关系不论多少专业名词理论上的东西最终都要落地需要把它接入到业务中才能产生真正的价值而这归根到底还是依赖我们基于它之上去做应用开发而基于大模型做业务开发并不依赖我们对AI领域有深入的前置了解这就是写此文章的目的。目标标是大家读完之后能够很清晰地明白以下几点参与大模型应用开发无需任何AI和数学知识背景不必担心学习门槛了解基于LLM的应用开发的流程、各个环节最后可以自信地说我行我上啊大模型怎么和具体业务知识结合起来实现用户真正需要的功能——RAG我们广大非AI背景的开发人员在大模型的浪潮中如果想卷一下发力点在哪里——AI Agent大模型怎么在业务中发挥作用的目前的大语言模型几乎都是以聊天的方式来和用户进行交互的这也是为什么OpenAI开发的大模型产品叫ChatGPT核心就是Chat。而我们基于大语言模型LLM开发应用核心就是利用大模型的语义理解能力和推理能力帮我们解决一些难以用**“标准流程”**去解决的问题这些问题通常涉及理解非结构化数据、分析推理等。一个典型的大模型应用架构如下图所示其实和我们平时开发的应用没什么两样。我们平时开发应用也是处理用户请求然后调用其它服务实现具体功能。在这个图中大模型也就是一个普通的下游服务。如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享常见应用场景文生文用户输入文本输出模型推理后文本如翻译、写作、答疑、摘要、编程等文生图通过输入文本描述输出图片。可以根据不同比例、风格来控制不同的输出规格。图生图输出与参考图类似的图片。文生视频通过详细的提示词(prompt)生成视频。怎么和LLM进行协作——Prompt Engineering让大模型返回确定的数据格式简单讲就是你在提问的时候就明确告诉它要用什么格式返回答案理论上有无数种方式但是归纳起来其实就两种方式Zero-shot Prompting (零样本提示)Few-shot Learning/Prompting (少样本学习/提示)这个是比较学术比较抽象的叫法其实它们很简单但是你用zero-shot、few-shot这种词就会显得很专业。Zero-shot直接看个Prompt的例子帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求以这样的json输出{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} — 这段话是我喜欢唱跳rap和打篮球在这个例子中所谓的zero-shot我没给它可以参考的示例直接就说明我的要求让它照此要求来进行输出。与之对应的few-shot其实就是多加了些例子。Few-shot比如如下的prompt帮我解析以下内容提取出关键信息并用JSON格式输出。给你些例子 input: 我想去趟北京但是最近成都出发的机票都好贵啊 output: {“from”:“成都”,“to”:“北京”} input: 我看了下机票成都直飞是2800但是从香港中转一下再到新西兰要便宜好几百 output: {“from”:“成都”,“to”:“新西兰”} input: 之前飞新加坡才2000现在飞三亚居然要单程3000堂堂首都票价居然如此高昂我得大出血了 output: {“from”:“北京”,“to”:“三亚”}从这个prompt中可以看到我并没有明确地告诉大模型要提取什么信息。但是从这3个例子中它应该可以分析出来2件事以{“from”:“”,“to”:“”}这种JSON格式输出提取的是用户真正的出发地和目的地这种在prompt中给出一些具体示例让模型去学习的方式这就是所谓的few-shot。不过不论是zero-shot还是few-shot其核心都在于更明确地给大模型布置任务从而让它生成符合我们预期的内容。当然约定明确的返回格式很重要但这只是指挥大模型做事的一小步为了让它能够完成复杂的工作我们还需要更多的指令。举例来说在上述zero-shot的例子中我的prompt是帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求以这样的json输出{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} — 这段话是我喜欢唱跳rap和打篮球实际大模型返回的内容可能是好的我来帮你分析这个句子的主谓宾结构以下是按你要求输出的JSON {“subject”: “我”,“predicate”: “喜欢”,“object”: “唱跳rap和打篮球”} 解释说明 1. 主语(subject): 我-表示动作执行者 2. 谓语predicate喜欢 - 表示动作或状态这里是一个连动结构 3. 宾语object唱跳rap和打篮球 - 表示动作的对象你不能说它没实现需求但我们应用程序对于这个输出就完全没法用…这里的问题就在于我们的prompt并没有明确地告知LLM输出内容只包含JSON性格比较啰嗦的大模型就可能在完成任务的情况下尽量给你多一点信息。在开发和开发对接时我们说输出JSON大家就都理解是只输出JSON但在面对LLM时你就不能产品经理一样说这种常识性问题不需要我每次都说吧大模型并不理解你的常识。因此我们需要明确提出要求比如帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求: 1. 以这样的json输出{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} 2. 只输出JSON不输出其它内容方便应用程序直接解析使用结果最后大模型的输出如下{ “subject”: “我”, “predicate”: “喜欢”, “object”: “唱跳rap和打篮球” }普通程序员应该关注的机会以上基于文档的知识问答和AI Copilot是目前大模型应用开发渗透最深入、使用最广泛的业务场景。我们普通开发者可以学习借鉴这种思路并在合适的场景中运用到自己的业务中来提升效率。但是并不是所有业务都适合也不是所有开发者都有这样的机会。正所谓“纸上得来终觉浅绝知此事要躬行”。但如果业务线没有场景大家没有合适的机会参与是不是就会掉队呢其实不然我可以很明确地说AI应用开发还有非常广阔的且马上就能想到且还没怎么开卷且不需要懂AI的空间等着大家去发挥。前面例子中讲到的场景不知道大家有没有发现主要还是在问答场景不论是基于知识库的问答还是copilot基于代码仓库的问答交互都是一问一答的场景。你通过提问知道了该怎么做然后按照AI的指导去解决问题。相比于之前遇到问题去网上搜索然后还需要在各种垃圾消息中过滤有效信息的费时费力这已经是很大的进步了。但其实既然AI这么智能我们能不能让它直接帮我们把活干了而不是告诉我们该怎么干。文章的前半部分我们讲到了开发复杂应用的一些基本原理和方法核心就是依赖反转利用LLM的function calling能力我们去提供工具进而增强LLM的能力。比如我们可以实现一个Tool它可以在本地执行输入shell命令并返回执行结果。有了这个工具大模型就相当于有了在本机执行命令的能力了。具体流程类似于在应用层实现一些能力供大模型调用从而让它可以和现实环境产生交互查询数据、执行命令。这类应用业界有个专有名词叫做——AI Agent。引用IBM对AI Agent的一个定义Anartificial intelligence (AI)agent refers to a system or program that is capable of autonomously performing tasks on behalf of a user or another system by designing its workflow and utilizing available tools简而言之AI Agent就是可以利用外部工具帮你干活的应用。但是很显然它能干哪些活完全取决于你提供了哪些Tool。假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】
大模型应用开发：无需AI背景，你也可以成为风口弄潮儿！2026最新AI大模型应用开发小白入门必看！
发布时间：2026/7/26 12:10:07
本文旨在降低大模型应用开发的门槛让非AI背景的开发者也能轻松入门。文章介绍了大模型应用开发的流程和各个环节强调了Prompt Engineering的重要性并提出了AI Agent的概念展示了如何利用外部工具增强大模型的能力。最后文章鼓励开发者抓住AI时代的机遇通过学习和实践成为大模型领域的佼佼者。前言最近AI如火如荼的进行很多专业名词如雨后春笋般冒出如大模型、微调、蒸馏、检索增强生成等对于非AI相关背景可能需要深厚的数学和理论基础。自己的微积分线性代数概率论这三板斧早都忘光了连一个最基础的神经网络反向传播的原理都看不懂那咋搞没关系不论多少专业名词理论上的东西最终都要落地需要把它接入到业务中才能产生真正的价值而这归根到底还是依赖我们基于它之上去做应用开发而基于大模型做业务开发并不依赖我们对AI领域有深入的前置了解这就是写此文章的目的。目标标是大家读完之后能够很清晰地明白以下几点参与大模型应用开发无需任何AI和数学知识背景不必担心学习门槛了解基于LLM的应用开发的流程、各个环节最后可以自信地说我行我上啊大模型怎么和具体业务知识结合起来实现用户真正需要的功能——RAG我们广大非AI背景的开发人员在大模型的浪潮中如果想卷一下发力点在哪里——AI Agent大模型怎么在业务中发挥作用的目前的大语言模型几乎都是以聊天的方式来和用户进行交互的这也是为什么OpenAI开发的大模型产品叫ChatGPT核心就是Chat。而我们基于大语言模型LLM开发应用核心就是利用大模型的语义理解能力和推理能力帮我们解决一些难以用**“标准流程”**去解决的问题这些问题通常涉及理解非结构化数据、分析推理等。一个典型的大模型应用架构如下图所示其实和我们平时开发的应用没什么两样。我们平时开发应用也是处理用户请求然后调用其它服务实现具体功能。在这个图中大模型也就是一个普通的下游服务。如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享常见应用场景文生文用户输入文本输出模型推理后文本如翻译、写作、答疑、摘要、编程等文生图通过输入文本描述输出图片。可以根据不同比例、风格来控制不同的输出规格。图生图输出与参考图类似的图片。文生视频通过详细的提示词(prompt)生成视频。怎么和LLM进行协作——Prompt Engineering让大模型返回确定的数据格式简单讲就是你在提问的时候就明确告诉它要用什么格式返回答案理论上有无数种方式但是归纳起来其实就两种方式Zero-shot Prompting (零样本提示)Few-shot Learning/Prompting (少样本学习/提示)这个是比较学术比较抽象的叫法其实它们很简单但是你用zero-shot、few-shot这种词就会显得很专业。Zero-shot直接看个Prompt的例子帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求以这样的json输出{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} — 这段话是我喜欢唱跳rap和打篮球在这个例子中所谓的zero-shot我没给它可以参考的示例直接就说明我的要求让它照此要求来进行输出。与之对应的few-shot其实就是多加了些例子。Few-shot比如如下的prompt帮我解析以下内容提取出关键信息并用JSON格式输出。给你些例子 input: 我想去趟北京但是最近成都出发的机票都好贵啊 output: {“from”:“成都”,“to”:“北京”} input: 我看了下机票成都直飞是2800但是从香港中转一下再到新西兰要便宜好几百 output: {“from”:“成都”,“to”:“新西兰”} input: 之前飞新加坡才2000现在飞三亚居然要单程3000堂堂首都票价居然如此高昂我得大出血了 output: {“from”:“北京”,“to”:“三亚”}从这个prompt中可以看到我并没有明确地告诉大模型要提取什么信息。但是从这3个例子中它应该可以分析出来2件事以{“from”:“”,“to”:“”}这种JSON格式输出提取的是用户真正的出发地和目的地这种在prompt中给出一些具体示例让模型去学习的方式这就是所谓的few-shot。不过不论是zero-shot还是few-shot其核心都在于更明确地给大模型布置任务从而让它生成符合我们预期的内容。当然约定明确的返回格式很重要但这只是指挥大模型做事的一小步为了让它能够完成复杂的工作我们还需要更多的指令。举例来说在上述zero-shot的例子中我的prompt是帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求以这样的json输出{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} — 这段话是我喜欢唱跳rap和打篮球实际大模型返回的内容可能是好的我来帮你分析这个句子的主谓宾结构以下是按你要求输出的JSON {“subject”: “我”,“predicate”: “喜欢”,“object”: “唱跳rap和打篮球”} 解释说明 1. 主语(subject): 我-表示动作执行者 2. 谓语predicate喜欢 - 表示动作或状态这里是一个连动结构 3. 宾语object唱跳rap和打篮球 - 表示动作的对象你不能说它没实现需求但我们应用程序对于这个输出就完全没法用…这里的问题就在于我们的prompt并没有明确地告知LLM输出内容只包含JSON性格比较啰嗦的大模型就可能在完成任务的情况下尽量给你多一点信息。在开发和开发对接时我们说输出JSON大家就都理解是只输出JSON但在面对LLM时你就不能产品经理一样说这种常识性问题不需要我每次都说吧大模型并不理解你的常识。因此我们需要明确提出要求比如帮我把下面一句话的主语谓语宾语提取出来 要求: 1. 以这样的json输出{“subject”:“”,“predicate”:“”,“object”:“”} 2. 只输出JSON不输出其它内容方便应用程序直接解析使用结果最后大模型的输出如下{ “subject”: “我”, “predicate”: “喜欢”, “object”: “唱跳rap和打篮球” }普通程序员应该关注的机会以上基于文档的知识问答和AI Copilot是目前大模型应用开发渗透最深入、使用最广泛的业务场景。我们普通开发者可以学习借鉴这种思路并在合适的场景中运用到自己的业务中来提升效率。但是并不是所有业务都适合也不是所有开发者都有这样的机会。正所谓“纸上得来终觉浅绝知此事要躬行”。但如果业务线没有场景大家没有合适的机会参与是不是就会掉队呢其实不然我可以很明确地说AI应用开发还有非常广阔的且马上就能想到且还没怎么开卷且不需要懂AI的空间等着大家去发挥。前面例子中讲到的场景不知道大家有没有发现主要还是在问答场景不论是基于知识库的问答还是copilot基于代码仓库的问答交互都是一问一答的场景。你通过提问知道了该怎么做然后按照AI的指导去解决问题。相比于之前遇到问题去网上搜索然后还需要在各种垃圾消息中过滤有效信息的费时费力这已经是很大的进步了。但其实既然AI这么智能我们能不能让它直接帮我们把活干了而不是告诉我们该怎么干。文章的前半部分我们讲到了开发复杂应用的一些基本原理和方法核心就是依赖反转利用LLM的function calling能力我们去提供工具进而增强LLM的能力。比如我们可以实现一个Tool它可以在本地执行输入shell命令并返回执行结果。有了这个工具大模型就相当于有了在本机执行命令的能力了。具体流程类似于在应用层实现一些能力供大模型调用从而让它可以和现实环境产生交互查询数据、执行命令。这类应用业界有个专有名词叫做——AI Agent。引用IBM对AI Agent的一个定义Anartificial intelligence (AI)agent refers to a system or program that is capable of autonomously performing tasks on behalf of a user or another system by designing its workflow and utilizing available tools简而言之AI Agent就是可以利用外部工具帮你干活的应用。但是很显然它能干哪些活完全取决于你提供了哪些Tool。假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】
