2025年毕业找大模型应用开发工作，你需要掌握的内容

2025年毕业季即将来临，对于想要投身大模型应用开发领域的同学们来说，了解并掌握该领域的关键知识和技能至关重要。大模型应用开发作为当下热门且极具潜力的方向，正面临着诸多挑战与机遇。一方面，人们对大语言模型有着较高的期待，但另一方面，模型在效果、性能等方面还存在一定局限。在这样的背景下，深入学习相关知识，为进入职场做好充分准备，是成功开启大模型应用开发职业生涯的关键。

《AI原生应用开发：提示工程原理与实战》这本书由人民邮电出版社权威出版，为大家提供了全面且实用的知识体系。无论是研发工程师、产品经理，还是对该领域感兴趣的同学，都能从这本书中获取有价值的信息，助力大家理解大模型，掌握如何将其应用落地。接下来，让我们看看这本书中对于找大模型应用开发工作至关重要的内容。

一、提示工程基础

（一）提示工程概述

在大模型应用开发中，提示工程起着举足轻重的作用。它致力于弥合大语言模型与实际应用之间的差距。学习这部分内容，你将了解到AI原生应用面临的挑战与机遇，比如生成效果难以控制、安全问题突出等。同时，你还会接触到KITE提示框架，包括注入知识、明确指令、设定目标和确定边界等关键要素，这些都是构建有效提示的基础。此外，书中还介绍了提示调试技巧，像迭代优化提示，通过不断观察分析模型输出，修订提示内容，逐步提升模型响应质量；给提示添加调试说明，让模型解释输出逻辑，帮助我们更好地理解和优化提示，这些技巧对于提高工作效率和准确性十分关键。

（二）结构化提示设计

结构化提示设计能够显著提升AI原生应用的内容生成质量与可控性。通过结构引导和内容引导等多种策略，你可以学会如何为模型提供清晰的指令，例如层次结构的构建、输入输出位置的明确、模拟对话提示的运用等。还可以通过设定语义槽位、取值范围提示等方式，让模型生成的内容更符合预期，避免出现冗余或偏离需求的情况，为后续的应用开发打下坚实基础。

二、不同任务中的提示应用

（一）NLP任务提示

自然语言处理（NLP）是大模型应用开发的重要领域。书中详细介绍了如何运用提示工程技术引导大语言模型完成各类NLP任务，如文本生成、分类、信息抽取等。你将学习到如何让模型进行关键词抽取、文本摘要、命名实体识别等具体操作，掌握这些技能，能让你在处理自然语言相关的开发任务时更加得心应手。

（二）内容创作提示

在内容创作方面，大模型应用开发有着广阔的应用前景。本书提供了系统化的内容创作提示方法，帮助你解决大语言模型在创意、文风等方面的挑战。你将学会如何进行受众定位，根据不同的创作目的选择合适的文体和风格，以及巧用文体结构、人机交互和故事框架进行创作。同时，对于长文本创作，书中也给出了实用的策略，让你能够更好地利用大模型进行内容创作工作。

三、关键能力提升

（一）生成可控性提示

大语言模型输出的可控性是应用开发中的重要问题。这部分内容深入探讨了输出控制的策略，详细解析了可控性问题的分类，如指令遵循问题、内容安全问题等，剖析了输出不可控的多种因素，像训练数据的影响、模型的涌现性和多样性等。并针对这些问题，提出了一系列有效的控制策略，例如内容范围限定提示、生成参数调节、基于不同模型的内容审查等，确保模型输出符合预期，提高应用的可靠性。

（二）推理提示

推理能力是大语言模型的核心能力之一。本书深入探讨了通过思维链技术增强和优化大语言模型的推理能力，从基础的零样本提示、少样本提示，到高级的自动思维链提示、思维树提示等，详细阐述了各种推理提示技巧。掌握这些技巧，能够让你在开发中更好地引导模型进行复杂问题的推理，提升模型的逻辑思考能力，满足实际应用中的推理需求。

四、安全与其他重要方面

（一）提示安全设计

在大模型应用开发中，安全问题不容忽视。提示安全设计关乎应用的稳定运行和用户数据的安全。书中揭示了大语言模型面临的多种安全问题，如模型记忆泄露、应用调用泄露、数据泄露等，以及提示注入攻击、越狱攻击等恶意行为。同时，提出了一系列应对策略，包括最小化数据输入、变量掩码技术、信息脱敏和加密、使用防御性提示、提示注入检测等，帮助你构建安全可靠的应用。

（二）形式语言风格提示与智能体提示

形式语言风格提示在编程领域有着重要应用，通过融入严格语法结构，能够增强提示的准确度和表达力，帮助你更好地进行代码生成、代码优化、错误分析等工作。智能体提示则深入探讨了智能体的概念、架构及其核心组成部分，分析了大语言模型在智能体中的应用，以及智能体的感知、决策与行动机制，为你打开了大模型在智能体应用方面的新视野。

五、应用落地与评估

在实际工作中，应用落地和效果评估是大模型应用开发的关键环节。书中为AI原生应用的未来发展提供了全面视角，探讨了落地路径、效果评估与工程化挑战。介绍了多种评估指标和方法，如针对分类任务、回归任务和文本生成任务的评估指标，以及人工评估、大语言模型评估、市场检验评估、自动评估等评估方式，帮助你选择务实的技术路线，确保应用能够成功落地并达到预期效果。

对于2025年毕业想从事大模型应用开发工作的同学来说，《AI原生应用开发：提示工程原理与实战》这本书是不可多得的学习资料。它涵盖了从基础概念到实际应用的各个方面，能够帮助大家系统地学习相关知识和技能。现在，本书在京东图书有特约半价优惠（京东图书：https://item.jd.com/14976580.html ，京东阅读、微信阅读电子书也已上架，大家可以抓紧时间学习，为即将到来的职场挑战做好充分准备。

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