在人工智能的浩瀚星空中，大模型就像是那颗闪耀的北极星，不仅指引着科技的发展方向，也照亮了我们对未来的无限畅想。
曾经，我们对"智能"还只是停留在科幻小说中的奇妙幻想，但如今，大模型的崛起让这些幻想变成了触手可及的现实。随着计算能力的提升和数据资源的积累，越来越多的大型模型被研发出来，它们在推动科技进步、改变商业模式、提升生活质量等方面发挥着越来越重要的作用。
那么，大模型到底是什么？大模型应用又是什么？它们具备哪些独特的特点？在各个行业中，又将如何发挥其巨大潜力？让我们一起揭开这层神秘的面纱，探索大模型的奇妙世界。
大模型，听起来很酷炫，但其实它并不是一个特别神秘的概念。我们平时接触到的那些AI系统，它们背后都有一个“大脑”，这个“大脑”就是模型。而“大模型”可以理解为这些AI大脑的“升级版”，就像是普通人的大脑和一个天才的超级大脑之间的差距。
大模型本质上是深度学习中的一种模型，参数非常多，数据量也极其庞大。它们不仅能看图识字，还能写文章、编程、聊天，甚至帮你做决策。这些模型往往有数十亿甚至上千亿个参数，数据训练量也是海量的。
我们做一个比喻：小模型可能就像一个小学毕业的学生，只能处理一些简单问题。而大模型则像是个博士后，知识面广、能力强，能处理各种复杂的任务。从生成图片、写诗歌、到复杂的技术问题，大模型几乎是无所不能。
2023年到2024年这两年是大模型飞速发展的时期，仿佛进入了“大模型狂潮”。各种新模型层出不穷，似乎每个月都有新名字、新功能出现。但是，这些模型的光鲜外表背后，真正的挑战是如何将这些技术落地到实际应用中。如果没有实际应用的场景，大模型最终将只是技术的“纸上谈兵”。
在这两年里，我们见证了大模型的飞速进化。无论是大型语言模型（LLM）、图像生成模型，还是多模态模型，它们都在不断突破技术极限，展现出惊人的能力。这种快速发展就像是青春期的“野蛮生长”，充满了力量与潜力，但同时也带来了不少的挑战。
例如，GPT-4、Claude 3等先进模型在生成自然语言、理解上下文等方面表现出色，堪称智能体中的“超级明星”。而图像生成模型如DALL-E 3、Midjourney等，也让我们惊叹于其创造力和表现力。这些技术的进步让我们对未来充满期待，但实际应用却是检验这些技术价值的关键。
虽然大模型在技术上取得了突破，但要真正实现商业化和实际应用，依然面临很多挑战。
01 实际需求对接
技术再先进，也需要与实际需求对接。例如，某些大模型可能在学术界或者技术展示中表现优秀，但如果它们不能解决实际问题或提供具体的商业价值，就难以被广泛采用。因此，将技术与市场需求对接，找到真正有需求的应用场景，是大模型落地的首要任务。
02 数据隐私与伦理问题
大模型处理的数据量庞大，涉及的隐私和伦理问题也随之而来。如何保护用户数据隐私、避免模型的偏见和不公正行为，是技术应用中必须面对的问题。只有在这些问题得到妥善解决的情况下，大模型才能真正被企业和用户接受。
03 成本与效益
大模型的训练和运行成本非常高，这也是其推广应用的一个瓶颈。如何在保证技术效果的前提下降低成本，提高效益，是企业在考虑引入大模型时必须面对的问题。找到合适的商业模式，才能使大模型的应用更具可持续性。
随着大模型技术的发展，越来越多的企业和开发者开始探索如何将这些强大的模型应用于实际场景。为了实现这一目标，许多Agent框架应运而生，帮助开发者更高效地构建、管理和优化大模型应用。今天，我们就来聊聊如何结合当前一些Agent框架来开发大模型应用。
AI Agent 是指一种能够自主执行任务或处理特定问题的智能系统。它通常使用人工智能技术来模拟人类的思维和决策过程，能够理解输入的信息、做出相应的反应，并采取行动。
简单来说，Agent框架是一种工具或平台，旨在简化开发、部署和管理智能代理的过程。智能代理（Agent）是指能够自主完成任务的程序，它可以基于环境变化做出决策、进行交互等。
我们本次介绍三种类型的大模型应用开发方法，第一种是基于各种架构平台进行智能体开发，第二种是基于私有化部署的开源平台进行智能体开发、第三种是直接在代码中调用开发，也就是集成框架。他们都属于智能代理，或是说是AI Agent。
01 构架平台
文心智能体平台：百度推出的一款基于文心大模型的Agent平台。该平台支持开发者根据不同行业领域和应用场景选择不同的开发方式，从而构建出满足特定需求的智能体。
Coze（扣子）：字节跳动推出的一个AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台。扣子允许开发者创建类似GPT的机器人，并且有海外版本可供使用。
豆包：同样由字节跳动推出，这是一个专门用于构建类GPT聊天机器人的AI应用构建平台，提供了丰富的工具和支持。
飞书智能伙伴：飞书是字节跳动旗下的在线办公品牌，其智能伙伴是一个开放的AI服务框架，支持多种大模型以及用户自定义构建智能伙伴。
钉钉AI助理：钉钉提供的智能化工具，集成了钉钉的AI产品能力。企业和个人用户可以根据自己的需求创建个性化的AI助理。
天工SkyAgents：昆仑万维开发的AI Agent开发平台，基于“天工大模型”打造，具有自主学习和独立思考的能力，适用于多种应用场景。
秘塔：一个专注于AI Agent开发的平台，支持创建多样化的多模态AI Agent，包括客户服务、个人助手等领域。
AWS Amazon Lex：亚马逊提供的一项服务，用于构建对话式AI应用，如聊天机器人和语音助手。它利用了深度学习技术，能够理解和生成自然语言，支持文本和语音交互。
Microsoft Bot Framework：微软推出的全面解决方案，旨在帮助开发者构建和连接智能对话机器人。该框架包括了Bot Builder SDK、Azure Bot Service以及LUIS (Language Understanding) 等组件。
Dialogflow (Google)：原名Api.ai，后被谷歌收购。Dialogflow 是一个强大的自然语言处理平台，用于构建文本或语音对话界面。它支持多语言，并且可以集成到各种应用和服务中。
02 开源可私有化部署构架平台
AutoGen：
GitHub: microsoft/autogen
AutoGen 是由微软研究院开发的开源框架，旨在构建高级AI Agent和multi-Agent系统。它强调模块化、可扩展性和易用性。
Langfuse：
GitHub: langfuse/langfuse
Langfuse 是一个开源框架，专注于构建高效能的AI Agent，特别适合需要处理大量文本数据的应用。它支持私有化部署。
BabyAGI：
GitHub: yoheinakajima/babyagi
BabyAGI 是一个轻量级的AI Agent框架，设计用于快速实验和原型开发。它支持私有化部署，非常适合小型团队或个人开发者使用。
Dify:
GitHub: langgenius/dify
Dify提供了丰富的API和工具，帮助开发者快速构建和部署AI Agent，同时支持私有化部署以确保数据安全。
03 集成框架
LangChain：一个用于构建基于语言模型的应用的框架，支持多种语言模型和数据源的集成。
Rasa：一个开源的对话式AI框架，专注于构建智能对话代理，支持对话管理和自然语言理解。
Haystack：一个用于构建搜索和问答系统的框架，支持大规模的信息检索和答案生成。
本次我们使用Dify部署一个AI Agent平台，方便我们后续开发。
01 Dify下载安装
Dify下载地址：https://github.com/langgenius/dify
Dify部署需要有Docker运行环境，我使用的是Linux系统的Docker运行环境，把dify-main.zip放入Linux系统文件夹，执行 unzip dify-main.zip，下图为解压后的文件信息：
在此文件夹中执行如下命令：
稍等片刻，我们就会看到Docker已经运行起来9个容器：有web、缓存、数据库等。
我们看到Docker映射出80端口，我们直接用浏览器访问Linux服务器IP地址，即可看到如下页面：
02 Dify 基本配置
先在登录页面初始化好管理员，我们即可登录，下面图片为登录成功后的首页：
点击右上角用户名下的设置菜单，选择模型供应商，我们看到这里支持多种模型接入，我在这里只演示接入OpenAI模型。
在OpenAI模型上选择设置，输入你的API Key。
回到主页面，在知识库区域，我们可以上传自己的数据。
03 创建一个聊天助手
本次我们创建一个最简单的聊天助手，后续文章再进行详解：
选择 工作室->聊天助手->创建空白应用
选择对应的类型，及填写名称后，点击确定。
选择右上角模型为gpt-4o，点击发布下拉菜单的运行。
如下，我们即可开始对话：
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。