大模型实战指南：全景目录

欢迎来到「大模型实战指南」专栏

近年来，以 GPT、LLaMA、Claude、Gemini、通义千问（Qwen）等为代表的人工智能大模型（Large Language Models, LLMs）正在深刻改变软件开发、内容创作、科研辅助乃至日常工作的模式。使用大模型”已不仅是调用一个 API，而是涉及：

1.提示工程（Prompt Engineering）：如何写出高效、稳定的指令；

2.上下文管理：控制输入长度、记忆与角色设定；

3.工具集成：结合函数调用（Function Calling）、检索增强生成（RAG）、本地知识库；

4.部署与微调：在私有环境运行开源模型（如 Llama 3、Qwen）并进行适配优化。

本专栏聚焦“用好大模型”，而非从头训练模型，目标是帮助开发者和从业者将大模型能力真正落地到实际场景中

本专栏适合以下读者：

1.希望将大模型集成到产品或工作流中的开发者、产品经理；

2.对 AI 应用开发感兴趣，具备基础编程能力（Python 为主）的技术爱好者；

3.需要提升工作效率，探索 AI 辅助编程、写作、数据分析的职场人士；

4.正在学习 AIGC、智能体（Agent）、RAG 等应用技术的学生或研究者。

无需机器学习理论背景，但建议熟悉基本的 API 调用和命令行操作

当前关于大模型的内容两极分化严重：一端是调包即用的简单示例，另一端是从零训练的高深论文。而大多数人在中间地带挣扎：知道能用，却不知道如何稳定、安全、高效地用。

笔者在多个项目中实践了大模型的本地部署、企业知识库问答、自动化报告生成等场景，踩过不少坑（如上下文截断、幻觉输出、token 成本失控）。因此，开设本专栏，旨在提供一套面向真实需求、注重工程细节、强调成本与可靠性的大模型使用指南，帮你避开常见陷阱，做出真正可用的 AI 应用

截至目前，已发布文章包括：

接下来计划撰写的内容有：

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