大家好，我是 dtsola 【一位IT解决方案架构师】。今天跟大家聊聊大模型落地的8个关键能力，很多团队都在第3步就卡住了，看完你就知道为什么了！
1️⃣ 提示词工程 - 让AI听懂你的话
核心要点：
设计结构化提示词，减少歧义
使用思维链、少样本示例稳定输出
把提示词设计当成工程任务，不是碰运气
基本流程：
用户需求 → 提示词设计 → LLM处理 → 优化迭代
2️⃣ 上下文工程 - 给AI更多"记忆"
核心要点：
动态注入外部数据（数据库、文档、工具输出）
平衡上下文完整性和token效率
处理检索噪音和上下文崩溃问题
基本流程：
外部数据源 → 上下文构建 → 结构化提示 → LLM响应
3️⃣ 微调技术 - 让AI更懂你的业务
核心要点：
使用LoRA/QLoRA等技术适配特定领域
管理数据清洗、指令格式化流程
监控过拟合vs泛化能力平衡
基本流程：
基础模型 + 领域数据 → 微调训练 → 专用模型
💡划重点： 这一步是很多团队的"拦路虎"，数据质量和微调策略直接决定成败！
4️⃣ RAG系统 - 解决幻觉问题的利器
核心要点：
构建检索增强生成系统
优化索引、分块、查询重写流程
设计融合检索内容的提示模板
基本流程：
用户查询 → 向量检索 → 上下文融合 → 增强生成
5️⃣ 智能代理 - 从问答到自主决策
核心要点：
构建多步推理循环和工具调用
处理环境交互、状态管理
设计错误恢复和降级机制
基本流程：
用户目标 → 推理规划 → 工具执行 → 结果反馈
6️⃣ 模型部署 - 从实验室到生产环境
核心要点：
构建生产级API和部署流水线
管理延迟、并发和故障隔离
建立访问控制和成本监控
基本流程：
模型打包 → 容器化部署 → API服务 → 监控运维
7️⃣ 模型优化 - 降本增效的关键
核心要点：
应用量化、剪枝、蒸馏技术
平衡速度、精度和硬件利用率
持续性能基准测试
基本流程：
原始模型 → 优化技术 → 压缩模型 → 性能验证
8️⃣ 可观测性 - 让系统运行透明化
核心要点：
实现全链路追踪和日志记录
监控token使用、延迟和提示漂移
建立持续改进的反馈循环
基本流程：
请求追踪 → 数据收集 → 仪表板展示 → 优化迭代
💭 写在最后
这8个能力环环相扣，缺一不可。很多团队在第3步微调就卡住了，主要是数据质量和策略选择的问题。你们团队现在在哪一步？
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