前    言

随着大语言模型从实验室突破走向产业实践，其技术复杂度与应用广度持续攀升，已成为推动人工智能落地的核心引擎。大模型技术的爆发式发展正深刻重塑全社会的智能化发展进程，成为各行业数字化发展智能化转型的核心驱动力。在此浪潮下，大模型应用开发是连接技术创新与产业价值的关键纽带，其涵盖架构设计、多模态融合、提示词工程、微调优化等多维度技术，直接决定大模型在实际场景中的效能释放。

然而，当前大模型应用开发面临显著壁垒：一方面，技术迭代迅猛，从Transformer架构到多模态融合、从提示词工程到AI智能体，知识体系日益庞杂；另一方面，工程实践碎片化，开发者常陷入架构选型、微调策略、部署优化等具体问题的困境。在此背景下，系统掌握大模型应用开发的全流程知识，成为打通技术与产业的关键。

经过作者调研，由于大模型这一概念刚刚出现，社会上缺乏面向大模型应用开发的研究者和实践者，针对大模型应用开发构建方法、过程和工具进行介绍的专业书籍。因此，作者策划了本书的写作，它是作者多年的大模型应用开发方法和实际工作经验的总结与提炼，旨在为读者梳理大模型应用的相关概念与基础知识，介绍大模型应用开发方法与过程，总结开发大模型应用过程中常用的工具和实践经验。

本书内容

本书将从4个部分对大模型应用开发方法与技术进行讲解。第一部分是大模型基础（第1~3章），对大模型发展历史、大模型相关技术和大模型应用场景等进行介绍。第二部分是大模型应用开发技术（第4~7章），主要讲解大模型应用开发过程中的相关技术，包括提示词工程、模型微调、检索增强生成、AI智能体等。第三部分是大模型应用开发方法（第8~10章），主要介绍大模型应用开发过程中涉及的所有活动，包括大模型应用、大模型应用架构、大模型开发框架等。第四部分是大模型应用开发案例（第11章和第12章），主要介绍具体项目的需求分析、系统架构、关键技术与实现方法，包括法律咨询智能助手和代码修复智能助手两个开发案例。

配套资源下载

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本书读者

大模型应用开发初学者。

大模型应用开发工程师。

大模型应用开发研究人员。

行业AI解决方案提供商。

高等院校及高职高专院校学习大模型应用开发的学生。

作者与鸣谢

本书作者为西安电子科技大学教授、博导鲍亮和西安交通大学教授、博导李倩。本书在撰写过程中还得到了西安电子科技大学数据智能实验室的博士生和硕士生们的大力支持，他们是李宇飞（小飞）、赵凯博、李宇飞（大飞）、苏旭、张珂、袁嘉翔、董昌杰、张璐、樊瑞祥、王嘉欣、林星、王宇、李济阳、郑浩伟，在此一并表示感谢。

本书的顺利出版离不开清华大学出版社老师们的帮助，在此表示衷心的感谢。

 作  者

2025年8月