2024 年中国生成式人工智能应用与实践展望
在数字经济的浪潮中，生成式人工智能（Generative AI）正成为重塑工作与生活方式的关键力量。本报告深入解读了生成式 AI 在中国的应用现状、技术路径及未来实践方向，旨在为技术从业者、产品经理及企业决策者提供系统的参考框架。
一、大模型系统设计与基础架构
大模型的系统设计是构建应用的第一步。这不仅仅是调用 API，而是理解模型的输入输出机制、上下文窗口限制以及推理延迟优化。
1.1 核心方法论
- Token 管理：理解 Token 的计费与长度限制，合理进行文本切片（Chunking）。
- 上下文窗口：利用滑动窗口或长文本索引技术处理超过模型限制的内容。
- 推理优化：采用量化（Quantization）、KV Cache 缓存等技术降低显存占用并提升响应速度。
1.2 架构模式
常见的架构包括 RAG（检索增强生成）和 Agent（智能体）。RAG 通过外部知识库解决幻觉问题，Agent 则通过工具调用实现复杂任务规划。
# 示例：简单的 RAG 检索流程伪代码
def retrieve_context(query, vector_db):
embeddings = model.encode(query)
results = vector_db.search(embeddings, top_k=3)
return "\n".join([doc.content for doc in results])
二、提示词工程（Prompt Engineering）
提示词工程是从 Prompts 角度更好发挥模型作用的核心技能。优秀的 Prompt 能显著提升输出质量。
2.1 常用技巧
- 零样本/少样本学习（Zero/Few-Shot）：提供示例让模型模仿格式。
- 思维链（Chain of Thought）：引导模型分步思考，提高逻辑推理能力。
- 角色设定：赋予模型特定专家身份，如'资深数据分析师'。
2.2 结构化 Prompt 模板
# Role: 物流咨询助手
# Context: 用户询问快递延误原因
# Task: 分析可能原因并提供建议
# Constraints: 语气专业，不超过 200 字
# Input: {user_query}
三、大模型平台应用开发
借助云平台构建行业应用是落地的关键路径。以阿里云 PAI 平台为例，可快速搭建电商领域的虚拟试衣系统。
3.1 平台选型
- 公有云：阿里云 PAI、AWS SageMaker、Azure ML。
- 私有化部署：针对数据敏感型企业，需考虑本地 GPU 集群。
3.2 电商虚拟试衣案例
利用 Stable Diffusion 结合人体姿态估计，将用户上传的照片与商品图融合。流程包括：
