企业级AI大模型开发全景图：从原理到落地的知识体系-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fudaihb/article/details/149754054

本文系统解析企业级AI大模型开发的核心知识框架，涵盖多模态应用、存量系统改造、增量创新三大维度，深度剖析开发全流程所需的软硬件技能体系，助力企业构建自主可控的AI能力。

引言：AI大模型的企业级突围战

随着ChatGPT引爆全球AI热潮，企业面临三重挑战：

技术选型困境：RAG vs 微调 vs Agent？
落地路径模糊：存量改造 or 增量创新？
算力成本压力：如何平衡性能与投入？

本文基于企业级开发知识体系全景图，揭示破局之道：

mindmap
  root((AI大模型开发))
    应用案例
      多模态应用
      存量改造
      增量创新
    软件技能
      开发框架
      架构设计
      应用治理
    硬件技能
      模型原理
      算力平台

一、多模态应用：感知世界的AI之眼

1.1 技术矩阵与应用场景

1.2 典型应用解析

OCR+大模型：合同智能审查

# 合同处理流水线
def process_contract(image):
    # 文字识别
    text = paddleocr.recognize(image)  
    
    # 关键信息提取
    contract_data = llm.extract_fields(
        text, 
        fields=["甲方","乙方","金额","有效期"]
    )
    
    # 风险条款检测
    risks = llm.detect_risk(text, risk_types=["霸王条款","责任免除"])
    
    return {
   
   "data": contract_data, "risks": risks}