與大語言模型（LLM）打交道，遠不止 “寫提示詞” 這么簡單。

生產(chǎn)級別的 AI 智能體系統(tǒng)，要求開發(fā)者深入理解模型的工程構(gòu)建、部署流程與優(yōu)化方法。

以下是支撐生產(chǎn)級 AI 大模型應(yīng)用落地的 8 大核心技能：

我們來逐一拆解這些技能。

AI 智能體企業(yè)落地的8個核心技能 

1、核心技能一：提示詞工程（Prompt Engineering）

最基礎(chǔ)的技能，是設(shè)計結(jié)構(gòu)化的提示詞（Prompt）-- 既要減少歧義，又要引導大模型輸出可預期的結(jié)果。

這需要快速嘗試不同的提示詞變體，運用 “思維鏈”（chain-of-thought）等模式，還可以通過 “少樣本示例”（few-shot examples）讓大模型的響應(yīng)更穩(wěn)定。

關(guān)鍵是要把提示詞設(shè)計當成一項可復現(xiàn)的工程任務(wù)，而非靠運氣試錯的文案寫作。

2、核心技能二：上下文工程（Context Engineering）

簡單說，就是把外部相關(guān)數(shù)據(jù)（比如：數(shù)據(jù)庫內(nèi)容、記憶信息、工具輸出結(jié)果、文檔資料）動態(tài)注入到提示詞中。

設(shè)計上下文窗口時，要在 “信息完整性” 和 “ tokens 效率” 之間找到平衡（tokens 是 LLM 處理文本的基本單位，過多會增加成本和延遲）。

此外，還要處理 “檢索噪聲”（無關(guān)信息混入）和 “上下文坍縮”（信息過載導致模型抓不住重點）的問題 -- 這在長上下文場景中尤為關(guān)鍵。

3、核心技能三：模型微調(diào)（Fine-tuning）

很多場景下，你需要根據(jù)具體需求調(diào)整 LLM 的行為。這項技能的核心，是運用 LoRA（低秩適應(yīng)）、QLoRA（量化低秩適應(yīng)）等方法，用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)去適配基礎(chǔ)大模型，同時控制算力成本。

還要管理數(shù)據(jù)整理流程，比如：去重、調(diào)整指令格式、篩選高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

在讓大模型突破 “零樣本 / 少樣本” 能力邊界時，要監(jiān)控 “過擬合”（大模型只懂訓練數(shù)據(jù)，不會泛化）和 “泛化能力”（大模型能應(yīng)對新數(shù)據(jù)）之間的平衡。

4、核心技能四：檢索增強生成系統(tǒng)（RAG Systems）

掌握這項技能，你能搭建這樣的系統(tǒng)：通過 “嵌入向量（embeddings）+ 向量數(shù)據(jù)庫（vector DBs）” 給 LLM 補充外部知識，從而減少大模型 “胡編亂造”（幻覺）的情況。

要設(shè)計檢索流程（包括索引建立、文本分塊、查詢重寫），確保檢索結(jié)果的 “召回率”（能找到相關(guān)信息）和 “精準度”（找到的都是有用信息）。

還要用提示詞模板，把檢索到的上下文和用戶的查詢以結(jié)構(gòu)化的方式融合起來。

5、核心技能五：AI 智能體開發(fā)（Agents）

有了這項技能，你就能跳出 “靜態(tài)問答” 的局限，搭建出能 “調(diào)用工具、完成多步推理” 的 AI 智能體（Agent）。

要處理 AI 智能體與外部環(huán)境的交互、狀態(tài)管理，以及自主工作流中的錯誤恢復（比如：工具調(diào)用失敗時該怎么辦）。

還要設(shè)計 “備用方案” -- 當推理路徑走不通，或外部 API 返回不完整結(jié)果時，AI 智能體能切換策略。

6、核心技能六：LLM 部署（LLM Deployment）

當你大致完成 LLM 應(yīng)用開發(fā)后，就需要這項技能：把大模型打包成生產(chǎn)級別的 API，并搭建可擴展的部署流程。

要管理延遲（大模型響應(yīng)速度）、并發(fā)量（同時處理多少請求）和故障隔離（比如：用自動擴縮容 + 容器編排，避免一個故障影響整體）。

還要搭建訪問管控機制、監(jiān)控每次請求的成本，以及防止模型被濫用。

7、核心技能七：LLM 優(yōu)化（LLM Optimization）

為了降低成本，你需要學習如何用 “量化”（減少大模型參數(shù)精度，降低內(nèi)存占用）、“剪枝”（去掉大模型中不重要的參數(shù)）、“蒸餾”（把大模型的知識轉(zhuǎn)移到小模型上）等技術(shù)，減少大模型的內(nèi)存消耗和推理成本。

還要能評估 “速度、精度、硬件利用率（GPU/CPU 卸載）” 三者之間的權(quán)衡（比如：量化能提速，但可能損失一點精度）。

要持續(xù)分析大模型性能，確保優(yōu)化不會影響核心功能。

8、核心技能八：LLM 可觀測性（LLM Observability）

無論你的 LLM 應(yīng)用簡單還是復雜，都必須學會搭建 “追蹤、日志、儀表盤” 系統(tǒng)，用來監(jiān)控提示詞、響應(yīng)結(jié)果和故障情況。

要實時跟蹤 tokens 使用量、延遲峰值（突然變慢）和 “提示詞漂移”（實際使用的提示詞偏離設(shè)計初衷）。

還要把可觀測性數(shù)據(jù)反饋到迭代流程中，推動應(yīng)用持續(xù)改進。

好了，這就是我今天想分享的內(nèi)容。

本文轉(zhuǎn)載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐