🤖 AI 定制开发
2024 之后的核心能力方向。
已经做了多个 AI 应用落地，覆盖 RAG、Agent、企业知识库。
🎯 我能提供什么
LLM 应用
- RAG（检索增强生成） — 文档问答、企业知识库
- Agent — 工具调用、多步推理、自动规划
- Prompt Engineering — 系统提示词优化、Few-shot、思维链
- Function Calling / Tool Use — 让 LLM 操作外部 API
主流方案落地
- Spring AI — Java 生态（与 Spring 全家桶无缝集成）
- Dify — 可视化编排、适合快速验证
- Coze（扣子） — 字节系生态、零代码到低代码
- LangChain / LlamaIndex — Python 生态
- FastGPT — 国内开源、企业知识库首选
工程化能力
- API 集成 — OpenAI、Claude、通义千问、文心一言、DeepSeek
- 私有化部署 — Ollama、vLLM、本地 GPU
- Embedding & 向量库 — BGE、M3E；Milvus、Qdrant、pgvector
- 文档解析 — PDF/Word/Excel 预处理、OCR（paddleocr）
- 评测体系 — RAGAS、自动化评测集、效果对比
行业落地
| 行业 | 场景 | 方案 |
|---|---|---|
| 客服 | 7x24 智能问答 | RAG + 工单系统对接 |
| 法律 | 合同审查、条款检索 | 文档解析 + 检索增强 |
| 医疗 | 病历辅助、文献查询 | 知识图谱 + RAG |
| 教育 | 答疑、个性化辅导 | Agent + 记忆系统 |
| 电商 | 商品推荐、智能导购 | 多模态 + 个性化 |
👤 适合谁
- 传统企业想搭 AI 能力，不知道从哪下手
- 创业团队做 AI 产品，要快速 MVP
- 研发团队想用 AI 提效（代码审查、文档生成、客服）
- 个人开发者想接 LLM API 做小工具
📋 典型项目
| 项目 | 周期 | 报价 |
|---|---|---|
| 简单 RAG 问答机器人 | 1-2 周 | 5 千 - 2 万 |
| 企业级知识库（多源、权限、审计） | 4-8 周 | 3-10 万 |
| AI Agent（工具调用、多步任务） | 2-6 周 | 2-8 万 |
| AI + 现有业务系统集成 | 2-8 周 | 1-10 万 |
| AI 课程 / 内训 | 1-3 天 | 5 千 - 2 万 |
🚀 流程
- 场景评估 — 哪些场景 AI 能显著提效，哪些不行（避免 AI 浪费）
- 方案选型 — 私有化 vs API；开源 vs 商业
- POC（概念验证） — 2 周内出可演示版本，验证可行性
- 工程化落地 — 性能、成本、稳定性、可观测性
- 持续优化 — 数据反馈、Prompt 迭代、模型升级
🛠️ 技术栈
主力语言：Python（快速原型）、Java（生产工程化）
框架：Spring AI、LangChain、LlamaIndex、Dify SDK
模型：
- 国外：Claude、GPT-4o、Gemini
- 国内：DeepSeek、通义千问 Qwen、文心一言、Kimi
- 私有：Qwen2.5、Llama 3、ChatGLM（Ollama 部署）
向量库：Milvus（生产）、Qdrant（轻量）、pgvector（已有 Postgres）
可观测：LangSmith、LangFuse、自建 trace 系统
💡 经验之谈
不要一开始就做大模型微调
90% 的场景 RAG + Prompt 优化就够了。微调的成本、数据、迭代周期都不低。
不要追求”最强大模型”
能跑、能稳定、成本可控 > 用了最强的模型。DeepSeek V3 大部分中文场景就够用。
Token 成本要算账
100 万 token 大概 1-10 元。一次对话 2000 token，企业内部用每天 1000 次对话 = 每天 200 万 token = 2-20 元/天。
一个月 60-600 元。规模放大后必须考虑私有化。
数据安全第一
- 客户文档不能直接喂给公网 API → 用私有化或专线
- 输出要做敏感词过滤（特别是客服场景）
- 审计日志要全（什么时候谁问了什么）
📜 案例
- 替换为真实项目或删除占位
💬 一起聊聊 AI 怎么落地？
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sherwin@javai.tech - 📱 微信
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