田野，宾夕法尼亚州立大学博士，资深数据科学家，原联想数据智能集团突出贡献专家，首席科学家，多家上市公司首席技术顾问。研究领域包括机器学习、人工智能、大模型及工业智能。在工艺优化质量控制、能耗优化、供应链优化等领域具有丰富工程实践经验，主持和建设了国内外十余家世界500强企业的智能化转型和智能化应用项目，拥有国内外授权专利30余项。

张建伟，联想行业智能体解决方案产品部总监，中国企业数字化转型的资深实践者。拥有20余年大数据及智能制造领域从业经验，对大数据应用、数据治理、智能化应用等相关技术和实践有着深刻理解及丰富经验。作为总架

构师，主导和完成了国内数十家制造业企业的数字化转型项目，为中国制造业的数字化转型探索出了一条清晰的解决之道。

联想方案服务业务集团大模型与智能体项目实践经验总结

全景式展现大模型产品生态圈及技术原理

提出大模型选型和建设标准及项目实施方法

企业建设、部署、应用大模型的实用指南

前言

为什么要写这本书

在数字化浪潮席卷全球的今天，智能化已成为企业转型升级的必由之路。大模型技术，作为人工智能的前沿领域，正以其惊人的语言理解、生成与推理能力，引领着企业智能化的新方向。然而，面对这一新兴技术，许多企业感到迷茫，不知从何下手。

正是基于这样的现状，我决定撰写本书。目的不仅是分享我们团队在大模型技术领域的专业经验，更是为了助力企业顺利跨越智能化转型的鸿沟，把握未来的发展机遇。

通过本书，我希望能达成以下几个目标。

普及大模型知识：本书旨在为读者普及大模型的基本知识，包括其原理、特征、分类以及应用价值等。只有深入了解这项技术，企业才能更好地判断其是否适合自身的业务需求。

提供实施指南：本书将为企业提供一套系统的大模型部署和应用指南，从选型、建设到实施，每一步都详细阐述，确保企业在实际操作中能够有据可依，避免走弯路。

展示实践案例：通过精选的企业应用实践案例，本书将向读者展示大模型在各个领域中的实际应用效果。这些案例不仅具有高度的借鉴意义，还能激发企业的创新思维，助力其开拓更广阔的应用场景。

推动产业发展：我希望通过这本书能够推动大模型技术在企业界的广泛应用，进而促进整个产业的升级和发展。只有当更多的企业认识到它的重要性并采纳这项技术，我们才能共同迎接一个更加智能化的未来。

总之，本书不仅是我们团队近年来在大模型应用方面的探索和实践，更是我们对企业智能化转型的一份承诺和助力。希望通过这本书，我们能够帮助更多的企业在数字化时代抢占先机，实现更高效、更智能的运营和发展。

本书的主要内容

本书聚焦于大模型技术在企业中的实际应用，帮助读者应用大模型为企业降本增效。本书提供了详细的大模型选型和建设标准，旨在为企业提供一份清晰的大模型建设指南，帮助读者了解如何建设、部署和应用大模型。

本书分为6章，从初识大模型开始，逐步深入到技术原理、项目实施及应用实践，为读者构建了一个完整而系统的大模型知识体系。在这个过程中，我们不仅详细解析了大模型的特征、分类、应用价值，更对其服务模式、发展趋势进行了深入的探讨，旨在帮助读者全面理解并掌握这一前沿科技。

进入大模型产品生态圈，本书对国内外的大模型研究机构与团队进行了详尽的介绍，同时对各类大模型产品进行了全面的评估与比较。这些内容为读者在选择合适的大模型产品时提供了有力的参考。

技术原理部分，我们深入剖析了大模型的架构设计、预训练过程以及提示工程与微调等关键技术。这些内容不仅揭示了大模型背后的科技奥秘，更为读者在实际应用中提供了坚实的技术支撑。

前言////AI赋能：大模型概念、技术及企业级项目应用当谈及企业在部署和应用大模型时的具体策略，本书从需求分析、选型、应用模式到部署方式等各个环节都给出了明确的指导。同时，我们也对企业部署和应用大模型的前提以及可能遇到的风险和应对举措进行了详尽的阐述。

在项目实施方法上，本书对项目规划、开发环境搭建、数据准备、基础大模型构建等步骤都进行了详细的介绍。这些内容不仅具有极高的实用价值，还能帮助读者在项目实施过程中少走弯路，确保项目的顺利进行。

最后，本书通过一系列具体的企业应用实践案例，向读者展示了大模型在基座型基础设施、企业知识中台、业务知识库、智能体以及个人办公智能辅助工具等多个领域中的强大应用潜力。这些案例不仅让读者体验到了大模型技术的实际应用效果，更能激发他们的创新思维，开拓更广阔的应用场景。

本书集理论与实践于一身，不仅能帮助读者深入了解大模型技术，更能指导他们在实际工作中应用这一技术，从而推动企业实现智能化升级，迎接新时代的挑战与机遇。无论你是人工智能领域的从业者，还是对大模型技术感兴趣的决策者，都能从本书中汲取知识、找到灵感，引领你的企业在智能化道路上不断前行。

本书的价值创新

首先，本书对大模型技术进行了全面而深入的剖析，不仅介绍了大模型的基本原理和架构设计，还详细阐述了其预训练、提示工程与微调等关键技术。这样深入的技术剖析为读者提供了对大模型技术的全面理解，有助于他们在实际应用中更好地掌握和运用这一技术。

其次，本书从企业的实际需求出发，探讨了如何部署和应用大模型。通过详细解析从实践中总结的企业大模型的选型和建设标准，以及六类应用模式和五种部署方式，本书为读者提供了一套实用的操作指南，有助于企业在实际应用中避免盲目投入和资源浪费，实现更高效的智能化升级。

再次，本书创新性地提出了企业大模型项目的实施方法，从项目规划到开发工具搭建，再到数据准备、基础大模型构建等各个环节，都给出了具体的操作步骤和注意事项。这种系统化的项目实施方法，不仅提高了项目实施的成功率，也有助于企业在实践中不断积累经验，提升自身在大模型领域的技术实力。

最后，本书通过丰富的大模型企业应用实践案例，向读者展示了大模型在各个领域中的广泛应用和巨大潜力。这些案例不仅具有极高的参考价值，还能激发读者的创新思维，开拓更广阔的应用场景。

因此，本书在内容、结构和实践应用等方面都体现了显著的价值创新，是一本不可多得的大模型技术宝典。

本书的适用人群

本书适用于对智能化应用有一定兴趣和基础的读者，主要包括以下人群：

 数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员。

 对企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者。

 希望通过大模型技术和实施方法增强自身技能的技术研究者和开发者。

 学习计算机科学、数据科学、人工智能等专业的学生群体。

 希望全面掌握大模型技术及应用的行业咨询领域的专业人士。

 对智能化应用感兴趣并希望深入了解智能化技术和应用场景的读者。

致谢

在完成本书的过程中，我获得了许多支持和帮助。

首先，我要感谢我的家人，是他们在我写作的日日夜夜里，给予我无尽的关爱、理解与鼓励。正是他们的默默支持，成为我坚持下去的强大动力。

同时，我要衷心感谢我的合作者张建伟，他在本书的构思与创作过程中，为我提供了宝贵的意见与建议。建伟以其深厚的专业知识和丰富的实践经验，在我们团队的大模型交付项目中提供了宝贵的指导。他的专业见解和独到建议，不仅提升了项目的交付质量，也为本书的编撰贡献了诸多闪光点。建伟的意见总是切中要害，他的每一条建议都让我受益匪浅，使本书的内容更加贴近实际，更具指导意义。

此外，我要向联想中国方案业务集团AI领域的各位践行者表示由衷的谢意。他们在技术层面给予了我巨大的帮助，为本书提供了精准而深入的专业知识，确保了书中内容的准确性与权威性。

我也要感谢我的算法实施团队中的每一位成员。他们不仅在技术上给予我全力支持，更在实际操作中助我攻克重重难关，使得本书的内容更加丰富与深入。

在此，我再次向所有帮助过我的人表示最诚挚的感谢！

田野

2024年11月18日

目录

推荐序1

推荐序2

前言

第1章初识大模型/

1.1大模型概述/

1.1.1什么是大模型/

1.1.2大模型的发展历程/

1.1.3大模型与传统模型的区别/

1.1.4大模型与人工智能的关系/

1.1.5AIGC/

1.1.6大模型的应用价值/

1.2大模型的特性/

1.2.1缩放定律：实现超大参数模型的理论依据/

1.2.2涌现能力：实现超越人类认知的决策和创新/

1.2.3推理幻觉：影响大模型泛化能力和稳定性/

1.2.4知识局限：制约大模型类脑思考和深度理解/

1.3大模型的分类/

1.3.1按照输入形式分类/

1.3.2按照应用范围分类/

1.3.3按照应用场景分类/

1.3.4按照部署方式分类/

1.4大模型技术的典型应用/

1.4.1ToC端的典型大模型应用/

1.4.2ToB端的典型应用/

1.5大模型的不足及面临的挑战/

1.5.1可靠性与稳定性有待提升/

1.5.2数学和逻辑推理能力相对不足/

1.5.3形式语义理解能力需要加强/

1.5.4黑盒模型缺乏可解释性/

1.5.5参数与数据难以稳定增长/

1.5.6计算资源开销高昂/

1.6大模型的四个发展趋势/

1.6.1行业大模型引领暗数据价值涌现/

1.6.2多模态大模型引领行业新趋势/

1.6.3端云大模型融合/

1.6.4智能体模式引领大模型落地/第2章大模型产品生态圈/

2.1大模型产品概述/

2.1.1国外知名大模型产品/

2.1.2国内领先的大模型产品/

2.2国内外大模型研究机构与团队/

2.2.1国际知名大模型研究机构及团队/

2.2.2国内大模型研究机构与团队/

2.2.3国内外合作与交流情况/

2.3大模型产品评估与比较/

2.3.1大模型产品性能评估方法综述/

2.3.2一种实用的大模型性能评估方法/

2.3.3大模型产品评测比较/第3章大模型的技术原理/

3.1大模型的基础——NLP词嵌入/

3.1.1词袋模型/

3.1.2词嵌入技术/

3.1.3词嵌入的作用/

3.2大模型的核心——生成式预训练模型/

3.2.1生成式模型/

3.2.2预训练模型/

3.2.3Transformer模型/

3.3大模型的成长——预训练/

3.3.1预训练目标与策略/

3.3.2预训练数据的获取与处理/

3.3.3分布式训练与并行计算/

3.4大模型的优化——提示工程与微调/

3.4.1提示工程/

3.4.2大模型的微调/

第4章企业如何部署和应用大模型/

4.1大模型的三种建设路径/

4.1.1建设路径一：基于商用大模型的应用开发/

4.1.2建设路径二：基于开源通用大模型的微调优化/

4.1.3建设路径三：从零开始构建完整大模型/

4.1.4企业选择建设路径的影响因素/

4.2大模型的选型标准/

4.2.1大模型基础信息评估/

4.2.2大模型性能评估/

4.2.3大模型备案信息评估/

4.3大模型的六类应用模式/

4.3.1插件化应用模式/

4.3.2模块化应用模式/

4.3.3代理化应用模式/

4.3.4数据流式应用模式/

4.3.5微服务化应用模式/

4.3.6智能体化应用模式/

4.4企业部署大模型的五种方式/

4.4.1作为基座基础设施部署/

4.4.2作为企业知识中台部署/

4.4.3作为业务知识库升级部署/

4.4.4作为智能体部署/

4.4.5作为个人办公智能辅助工具部署/

4.5企业部署应用大模型的前提/

4.5.1战略决策层支持/

4.5.2业务需求清晰明确/

4.5.3数据质量和数据治理体系完备/

4.5.4技术团队及能力建设匹配/

4.5.5硬件基础设施和技术支持/

4.5.6数据隐私和合规性机制保障/

4.6企业大模型建设中的风险与应对举措/

4.6.1数据泄露和隐私问题的防范措施/

4.6.2模型偏差和鲁棒性的风险管理策略/

4.6.3建立对新技术变化的快速响应机制/

4.6.4注重通信与沟通的透明度和规范性/

4.6.5制定突发事件的危机处理预案/

4.6.6建立模型退役和替换策略/第5章企业大模型项目的实施方法/

5.1项目规划/

5.1.1项目需求分析/

5.1.2确定项目目标/

5.1.3确定应用模式/

5.1.4确定项目开发内容/

5.2开发环境搭建/

5.2.1开发环境搭建的基本原则/

5.2.2软硬件基础设施建设/

5.2.3开发平台与软件选择/

5.3数据准备及基础大模型构建/

5.3.1数据准备/

5.3.2向量数据库构建/

5.3.3RAG/

5.3.4基础大模型集成/

5.4外部插件设计开发/

5.4.1外部插件需求分析/

5.4.2外部插件开发流程/

5.4.3外部插件的持续维护与更新/

5.5智能体设计与开发/

5.5.1智能体设计概述/

5.5.2智能体功能开发/

5.5.3智能体与环境的交互/

5.6微调大模型/

5.6.1标记数据集/

5.6.2加载预训练模型/

5.6.3定义微调目标/

5.6.4设置微调策略/

5.6.5微调模型/

5.6.6模型评估/

5.7提示工程/

5.7.1确定任务目标/

5.7.2Prompt方式选择/

5.7.3提供上下文和约束/

5.7.4优化和调整/

5.7.5验证迭代/

5.8工程化部署/

5.8.1前端界面设计与开发/

5.8.2部署测试与上线/

5.8.3维护与优化/第6章大模型企业应用实践/

6.1基座型基础设施/

6.1.1某电子制造企业基座大模型的开发与部署/

6.1.2某银行基于大模型的“智慧大脑”/

6.2企业知识中台/

6.2.1某卷烟厂大语言模型驱动的知识中台建设背景与规划/

6.2.2项目实施过程概述/

6.2.3项目总结/

6.3业务知识库/

6.3.1某薄片厂基于专有大模型与AIGC技术的智能质量知识创新平台/

6.3.2某电厂基于大语言模型的设备管理知识助手/

6.4智能体/

6.4.1某新能源电池企业基于大模型的售后供应链管理与优化系统/

6.4.2某跑车与赛车制造企业基于智能体的大模型应用的建设/

6.5个人办公智能辅助工具/

6.5.1某国产汽车制造企业基于大模型的办公超自动化平台/

6.5.2某保险公司基于多模态大模型的办公助手