大模型企业级应用与工程化实践

本书是一本系统化解析 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。 本书还包括伦理风险与 性能挑战的辩证思考，为开 发者提供从理论到实践、从 技术到商业的完整知识体系 ，适合AI工程师、企业技术 决策者阅读。

第1章 大模型入门 1.1 人工智能发展历程 1.2 大模型崛起 1.2.1 大模型的技术概念 1.2.2 大模型诞生 1.2.3 迭代优化 1.3 新的产品形态 1.3.1 个性化与定制化 1.3.2 跨模态交互 1.3.3 任务处理 1.3.4 决策智能化 1.4 大模型产品分析 1.4.1 市场头部模型综述 1.4.2 发展概况 1.4.3 模型分类 1.4.4 市场情况 1.4.5 国内大模型介绍 1.5 大模型产品设计 1.5.1 大模型应用场景概述 1.5.2 大模型的部署及落地 1.5.3 大模型入门产品设计 1.6 风险与挑战 1.6.1 技术角度 1.6.2 伦理角度 第2章 大模型在智能文档中的应用 2.1 基于大模型的表格推理 2.1.1 任务介绍 2.1.2 技术方案 2.1.3 实际应用 2.1.4 小结 2.2 智能文本摘要 2.2.1 介绍 2.2.2 数据处理 2.2.3 技术方案 2.3 基于大模型的文本纠错技术 2.3.1 中文文本纠错的背景介绍 2.3.2 中文文本纠错的基本框架介绍 2.3.3 文本纠错技术处理难点与技术挑战 第3章 大模型在协同办公领域应用 3.1 办公领域的大模型设计 3.1.1 办公领域的场景概览 3.1.2 办公领域的挑战 3.1.3 办公领域的未来方向 3.1.4 小结 3.2 办公领域的任务指令 3.2.1 整体技术架构 3.2.2 业务数据处理 3.2.3 意图识别 3.2.4 槽位提取 3.3 基于大模型的公文写作 3.3.1 通用模型写作 3.3.2 大模型挂载外部知识库 3.3.3 公文大模型微调 3.3.4 基于思维链的写作 3.3.5 小结 第4章 大模型在对话系统上应用 4.1 对话系统介绍 4.1.1 任务式对话 4.1.2 问答式对话 4.1.3 闲聊式对话 4.1.4 小结 4.2 基于RAG的智能问答系统 4.2.1 基于RAG的智能问答技术架构 4.2.2 文档解析 4.2.3 文本分块 4.2.4 向量化 4.2.5 检索 4.2.6 RAG技术的演进 4.2.7 RAG性能优化 4.2.8 使用知识图谱增强RAG 4.2.9 RAG效果评估 4.2.10 智能体 4.2.11 开源方案 4.2.12 展望 第5章 AI硬件加速 5.1 GPU AI计算加速 5.1.1 GPU的工作原理 5.1.2 GPU AI加速原理 5.1.3 NVIDIA GPU硬件架构 5.1.4 CUDA计算框架 5.1.5 NVIDA GPU发展 5.2 大模型推理 5.2.1 大模型压缩技术 5.2.2 大模型推理框架 5.2.3 大模型推理算法 5.2.4 大模型推理部署的案例 5.3 大模型分布式训练 5.3.1 大模型分布式训练简介 5.3.2 大模型分布式训练的必要性 5.3.3 大模型分布式训练并行技术 5.3.4 如何便捷地进行分布式训练 5.3.5 案例分享 第6章 AI智能体和大模型未来发展 6.1 智能体入门 6.2 基于大模型的智能体 6.2.1 单智能体 6.2.2 多智能体系统 6.3 智能体的潜在应用 6.3.1 自然科学 6.3.2 社会科学 6.3.3 经济学 6.3.4 医学 6.3.5 计算机科学 6.3.6 机器人 6.4 落地案例 6.4.1 系统填报助手 6.4.2 算法与场景编排助手 6.5 小结