开发 AI 应用（特别是基于大语言模型的 GenAI 应用）的流程与传统软件开发既有相似之处，又在数据处理和模型迭代上有其独特性。
以下是开发 AI 应用的核心步骤：
1. 需求定义与场景锚定
在开始写代码前，必须明确 AI 要解决的具体问题。
定义目标：是做分类、预测、生成内容还是自动化代理（Agent）？
评估可行性：当前的技术（如 GPT-4, Claude 等）是否能满足业务所需的准确度？
选择路径：是调用现成的API（如 OpenAI, Anthropic），还是自建/微调开源模型（如 Llama, Mistral）？
2. 数据准备与工程化
数据是 AI 的“燃料”，其质量直接决定应用的效果。
数据采集与清洗：收集相关领域的文档、数据库或用户交互数据，去除噪声和错误。
数据标注：如果涉及监督学习，需要对数据进行人工或半自动标注。
向量化处理 (Embedding)：对于 RAG（检索增强生成）应用，需将文档切片并转化为向量存入Vector Database（如 Pinecone, Milvus）。
3. 模型选型与提示词工程
这是 AI 应用开发的“软核心”。
模型选择：平衡成本、速度和智力。轻量任务用小型模型，复杂逻辑用大型模型。
提示词工程 (Prompt Engineering)：编写系统提示词（System Prompts），通过 Few-shot（少样本调试）或 Chain-of-Thought（思维链）引导 AI 输出稳定结果。
工具集成 (Function Calling)：定义插件或 API，让 AI 具备“行动能力”（如查天气、查库存）。
4. 模型优化与微调
如果基础模型表现不佳，通常有两种优化手段：
RAG (检索增强生成)：实时给 AI 喂“参考书”，适合知识库更新频繁的场景。
微调 (Fine-tuning)：通过特定风格或专业领域的数据训练，改变模型的行为模式或术语习惯。
5. 后端开发与架构设计
AI 只是大脑，应用还需要身体。
中间层框架：使用LangChain或LlamaIndex来编排复杂的 AI 工作流。
异步处理：由于 AI 响应较慢，通常需要支持流式输出（Streaming）或异步任务队列。
安全网关：添加敏感词过滤和 Prompt 注入防御。
6. 测试与评估
AI 的输出具有随机性，因此测试尤为重要。
评测集构建：建立一个包含标准答案或预期行为的测试集。
自动评估：利用“AI 评判 AI”（LLM-as-a-judge）或传统指标（如 ROUGE, BLEU）进行打分。
红队测试：模拟恶意用户攻击，确保模型不会产生有害内容。
7. 部署、监控与迭代
CI/CD 部署：将应用部署至云端（AWS, Azure）或本地环境。
可观测性：使用 LangSmith 或 Arize Phoenix 监控每一条 Prompt 的消耗、延迟和用户反馈。
持续学习：根据用户点击和纠错数据，进入下一轮的数据迭代和模型微调。
#AI应用 #AI软件 #软件外包公司
