《大模型企业级应用与工程化实践》是一本系统化解析大模型技术落地与行业融合的实战指南。本书从人工智能发展历程切入，梳理了大模型的技术演进与核心原理，结合市场头部模型（如 ChatGPT、DeepSeek、文心一言等）的对比分析，揭示其技术优势与商业价值。在应用开发层面，本书覆盖智能文档处理、协同办公、对话系统 3 大核心场景，详细阐述表格推理、文本纠错、公文写作、RAG 问答系统等关键技术方案，并通过企业级案例展示工程化落地的全部流程。硬件加速章节深入剖析 GPU 架构、分布式训练及推理优化，并提供模型压缩与部署的实战经验。智能体章节则展望未来，探讨多智能体协作在自然科学、医学等领域的应用潜力。

"周佳，AI产品经理，深耕模型与算法研发十年，近两年转型产品经理。兼具技术功底与前瞻产品思维，专注于推动前沿AI技术的实用化与产品落地。对技术原理与产品落地间的挑战与机遇均有极大兴趣。周双，毕业于华南理工大学，应用架构专家，拥有十余年技术开发与架构经验，专注于企业IT系统研发，擅长Java、Spring、微服务等技术。近年来深入研究深度学习、大语言模型等AI前沿技术。卢雪妍，NLP算法工程师，现任职中移动信息技术有限公司，负责大模型相关应用开发。拥有丰富的算法应用开发经验，擅长写作、意图识别。郑耀先，NLP算法工程师，曾就职于腾讯科技有限公司，现就职于中移动信息技术有限公司的AI开发岗，从事人工智能大模型相关领域产品的研发工作，拥有多年丰富的算法应用开发经验。童同，中国移动首批“金种子计划”入选者，在中移动信息技术有限公司担任聚智智能体平台研发组长，共发表论文12篇，提交专利14项、软著4项，曾在世界人工智能大会、机器之心、DataFun等高水平论坛作为嘉宾进行技术分享。 苏建伟，中移信息技术有限公司AI应用开发工程师，专注大模型应用开发。具有丰富项目经验，熟悉模型全流程开发，深入理解应用场景价值，致力推动AI技术在企业的创新应用与智能化转型。"

前言 人工智能的第三次浪潮正以前所未有的速度重塑人类社会。从 AlphaGo 的惊艳亮相到 ChatGPT 的迅速发展，大模型技术凭借其突破性的泛化能力和多模态交互潜力，成为驱动这场变革的核心引擎。然而，当技术光环逐渐褪去，产业界面临的真实挑战愈发清晰：千亿参数的模型如何与垂直场景深度耦合？开源框架与私有化部署如何平衡？伦理风险与技术黑箱如何破解？本书立足于工程实践与商业落地的交汇点，试图为开发者、架构师和技术决策者绘制一张从技术原理到产业赋能的完整路线图。 回顾人工智能发展史，技术的突破往往伴随着产业形态的颠覆性重构。2017 年 Transformer 架构的提出，标志着大模型从“作坊式”的小规模训练迈向工业化生产的新纪元。GPT-3 的横空出世，不仅验证了“规模即智能”的理论假设，更催生了“模型即服务”（MaaS）的新商业模式。然而，当技术热潮退去，人们逐渐意识到：通用大模型的“通才”特性与垂直领域的“专才”需求之间存在巨大的鸿沟。 以金融领域为例，某头部银行曾尝试直接调用通用大模型构建智能投顾系统，却面临专业术语理解偏差、合规审查盲区等问题。最终，通过领域增量预训练（continual pre-training）并结合金融知识图谱的融合方案，才实现风险提示准确率从 68%到 92%的跃升。这一案例深刻揭示：大模型的产业化落地绝非简单的 API 调用，而是需要构建“数据-算法-工程”三位一体的系统工程。本书第 1 章系统梳理了大模型的技术演进脉络，并通过对 GPT-4、Claude 3、文心一言等头部模型的对比分析，帮助读者建立技术选型的评估框架。 本书内容 本...