后端与系统架构图文讲义1679 字

大模型应用架构解析

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《大模型应用架构解析》共 15 页、0.2 万字,通篇围绕 架构、提示词、prompt、RAG 展开,归在「后端与系统架构」这一层。

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适合给 AI 系统搭底座、要管得住的人

目录骨架(8 节)
  1. 大模型应用架构:从提示到系统
  2. 基础交互的局限:一个与现实世界脱节的“黑箱”
  3. 案例研究:一个“超级 IP”如何在 100 天内实现爆发式增长
  4. 系统化方法论第二步-拆解对标
  5. Function Calling 流程解析(1/2):模型如何请求帮助
  6. Function Calling 流程解析(2/2):应用如何完成闭环
  7. 代码实现:定义工具与双重调用
  8. Function Calling:通向无限能力的网关

原 PDF 已逐页还原成图,共 15 页,这里先放前 3 页,其中 2 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排,可能有个别错字,以图为准;点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01大模型应用架构:从提示到系统
  2. 02掌握高级 AI 架构意味着什么?
  3. 03基础交互的局限:一个与现实世界脱节的“黑箱”
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第 1 页:大模型应用架构:从提示到系统
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大模型应用架构:从提示到系统

这一页的文字很少,内容都在图里 —— 点开图片看大图更清楚。

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掌握高级 AI 架构意味着什么?

掌握高级 AI 架构意味着什么?

Senior GenAl Specialist Solutions Architect

From $138,200 a year

商业影响

效率提升

业绩提升

通过系统化的 AI 应用,企业正在实现指数级增长。

职业价值

提示词工程师 30-60K

Director, Generative Al Platform - Agents and Tooling

$85,500-$128,300 ayear 市场需求巨大,薪资待遇优厚。但这仅仅是开始。

成本降低

30%

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第 3 页:基础交互的局限:一个与现实世界脱节的“黑箱”
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基础交互的局限:一个与现实世界脱节的“黑箱”

应用程序

Prompt Response

大型

  • 非实时性:模型知识截止于训练日期,无法获取最新信息。
  • 缺乏外部能力:无法查询天气、股价、执行订单或访问任何外部 APl。
  • 数据隐私:无法访问私有、未公开的企业知识库或数据库。

仅靠对话,我们无法构建出真正强大、能解决复杂现实问题的应用程序。

资料里没有你的场景?

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来,我们按具体情况回,不复述方法论。

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