快速掌握大模型应用开发 写给AI时代程序员的技术指南

本书系统介绍了大模型应用开发的理论与实践，内容涵盖大模型应用开发概述、应用架构设计、前端开发升级、后端服务升级、数据基础设施、大模型能力集成、提示词工程体系、智能特性开发、智能体开发与集成，以及智能写作助手、智能客服平台等项目的实战案例。本书从实用性出发，结合作者的开发经验和行业最佳实践编写而成。帮助传统程序员快速掌握AI应用开发技能，实现职业转型。它既体现了本书的实用性和普适性，也传达了AI时代人人都能参与的积极信息。

本书系统介绍了大模型应用开发的理论与实践，内容涵盖大模型应用开发概述、应用架构设计、前端开发升级、后端服务升级、数据基础设施、大模型能力集成、提示词工程体系、智能特性开发、智能体开发与集成，以及智能写作助手、智能客服平台等项目的实战案例。本书从实用性出发，结合作者的开发经验和行业实践编写而成（随书配套案例源码，获取方式见封底）。

本书既可作为软件工程师和程序员学习大模型应用开发的实用指南，也可作为高校AI相关专业的参考用书和企业培训资料。

周泉玺，美国约翰·霍普金斯大学人工智能硕士、英国华威大学工程硕士、大模型算法专家、阿里云人工智能高级认证工程师、IBM量子计算认证工程师。专注于企业级AI应用架构的研究，尤其在大语言模型产业化落地、分布式RAG系统开发、智能内容生成等方向有着深入的技术积累和实战经验。

现任国家能源集团大模型智能平台首席架构师，主导央企数字化转型战略，统筹集团级传统IT基础设施向AI智能平台的技术升级。在企业级AI应用架构设计和大模型规模化落地方面有着丰富的实践经验。在大模型应用领域取得了一系列开创性成果：主导设计的企业级RAG问答系统在政府知识库场景成功落地；领导开发智能PPT生成平台；设计实现的多模态对话系统已成功应用于多个大型企业的智能客服场景；主持开发的知识图谱增强型问答平台创新性地将企业级问答准确率大幅提升。曾任科大讯飞AI算法架构师，负责企业级AI应用的核心算法研发和系统架构设计。在任期间成功推动多个行业标杆项目落地，建立了完整的企业AI应用开发规范体系。

前言

第1章 大模型应用开发概述

1.1大模型应用开发趋势

1.1.1大模型应用的技术特点

1.1.2开发模式的转变与机遇

1.1.3开发者技能提升指南

1.2技术栈与架构选型

1.2.1前端技术栈规划

1.2.2后端技术栈规划

1.2.3AI服务架构设计

1.3快速开发环境搭建

1.3.1一站式开发环境配置

1.3.2AI开发工具集成

1.3.3项目脚手架使用

1.4小结

第2章 应用架构设计

2.1面向AI的架构规划

2.1.1大模型服务架构设计

2.1.2向量存储架构设计

2.1.3实时推理服务设计

2.2核心服务模块构建

2.2.1模型服务集成方案

2.2.2AI能力抽象层设计

2.2.3流式处理机制

2.3数据流与状态管理

2.3.1AI交互数据流设计

2.3.2上下文状态管理

2.3.3缓存策略优化

2.4小结

第3章 前端开发升级

3.1AI交互设计

3.1.1大模型对话组件设计

3.1.2流式响应渲染方案

3.1.3实时反馈机制

3.2Vue 3技术实现

3.2.1AI组件库封装

3.2.2大模型状态管理

3.2.3智能特性集成

3.3React技术实现

3.3.1AI场景的Hooks设计

3.3.2流式数据处理

3.3.3性能优化方案

3.4小结

第4章 后端服务升级

4.1Spring Boot实现

4.1.1AI服务网关设计

4.1.2基于WebSocket的流式服务

4.1.3模型调用封装

4.2FastAPI实现

4.2.1异步模型服务

4.2.2流式响应处理

4.2.3AI中间件开发

4.3核心服务组件

4.3.1向量检索服务

4.3.2知识库管理服务

4.3.3模型性能监控

4.4小结

第5章 数据基础设施

5.1AI数据存储方案

5.1.1向量数据库应用

5.1.2知识库存储设计

5.1.3缓存系统优化

5.2数据处理链路

5.2.1文本向量化处理

5.2.2知识抽取与组织

5.2.3数据质量保障

5.3混合检索系统

5.3.1语义检索实现

5.3.2混合召回策略

5.3.3搜索性能优化

5.4小结

第6章 大模型能力集成

6.1大模型服务架构设计

6.1.1大模型服务层规划

6.1.2大模型负载均衡策略

6.1.3高可用架构设计

6.2大模型能力接入

6.2.1DeepSeek等开源模型集成

6.2.2流式响应处理方案

6.2.3多模型调度策略

6.3大模型服务优化

6.3.1大模型性能调优

6.3.2响应延迟优化

6.3.3成本效益分析

6.4小结

第7章 提示词工程体系

7.1提示词开发基础

7.1.1提示词设计原则

7.1.2上下文管理策略

7.1.3提示词测试方法

7.2提示词高级技术

7.2.1动态提示词生成

7.2.2多轮对话优化

7.2.3提示词自动优化

7.3提示词工程平台

7.3.1提示词版本控制

7.3.2A/B测试系统

7.3.3效果分析平台

7.4小结

第8章 智能特性开发

8.1AI增强型前端

8.1.1AI对话组件开发

8.1.2流式渲染实现

8.1.3智能交互设计

8.2AI增强型后端

8.2.1向量数据库集成

8.2.2语义检索实现

8.2.3知识库管理系统

8.3智能特性优化

8.3.1多模态处理技术

8.3.2个性化推荐系统

8.3.3智能分析报告生成

8.4小结

第9章 智能体开发与集成

9.1智能体架构设计

9.1.1基于LangChain的框架搭建

9.1.2智能体行为定义

9.1.3多智能体协作机制

9.2场景化智能体实现

9.2.1写作助手智能体

9.2.2知识检索智能体

9.2.3质量评估智能体

9.3智能体优化管理

9.3.1智能体性能优化

9.3.2行为约束与安全机制

9.3.3智能体监控系统

9.4小结

第10章 智能写作助手项目实战

10.1项目架构设计

10.1.1需求分析与规划

10.1.2技术架构设计

10.1.3数据流转方案

10.2核心功能实现

10.2.1写作引擎开发

10.2.2知识库构建

10.2.3智能体协作系统

10.3DeepSeek模型部署与优化

10.3.1DeepSeek部署实践

10.3.2大模型应用性能优化方案

10.4小结

第11章 智能客服平台项目实战

11.1基于DeepSeek的系统设计

11.1.1DeepSeek多模型协同架构

11.1.2开源模型成本优化方案

11.1.3高并发服务设计

11.2智能客服核心实现

11.2.1实时对话能力开发

11.2.2意图理解与智能路由系统

11.2.3多轮对话状态管理

11.3企业级运营体系

11.3.1对话质量实时评估

11.3.2智能客服数据分析

11.3.3服务监控与告警

11.4小结

第12章 其他关键场景实践指南

12.1文档智能处理场景

12.1.1多模态文档解析架构

12.1.2智能文档分类与路由

12.1.3知识图谱构建方案

12.2数据分析助手场景

12.2.1多源数据接入与清洗

12.2.2自然语言转SQL实现

12.2.3可视化报表生成

12.3智能决策支持场景

12.3.1多维数据推理框架

12.3.2决策链路可解释性

12.4小结

参考文献