大模型应用开发的重要性与核心技巧
1. Prompt Engineering（提示工程）基础
Prompt Engineer（提示工程师）的核心在于理解大模型的底层逻辑。大模型并非简单的搜索引擎，而是一个强大的推理与生成工具。其底层透视在于通过自然语言指令引导模型输出符合预期的结果。
2. 学习大模型的重要性
2.1 底层逻辑与职场趋势
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。这就像职场中掌握 PPT 和 Excel 一样，已成为基本素养。除非岗位完全与电脑无关，否则无法使用这些工具的人将被边缘化。
虽然早期 AI 应用场景如智能驾驶、人脸识别似乎与普通用户关系不大，但大模型（LLM）直接提升了每个人的工作效率。不会使用大模型，未来将如同现在不会用 Office 软件一样，面临职场淘汰风险。
2.2 如何才算'用好'？
仅仅会聊天是不够的。大模型的应用场景包括：
- 文档处理：优化文章、PPT 大纲、Excel 公式。
- 代码辅助：编写框架性代码、解决具体 Bug、进行代码审查。
虽然大模型不能完全替代程序员，但能大幅减少重复劳动。例如，让模型生成基础代码，人工负责调试和优化，效率可提升数倍。
3. 大模型的潜力与微调
大模型的潜力取决于使用方式。高效使用者可获得更高待遇和更多机会，而低效使用者则无明显区别。
3.1 为什么需要微调？
通用大模型存在局限性：
- 领域知识缺失：无法回答公司内部信息或未训练过的数据。
- 风格定制：无法自动调整语气（如活泼或官方）。
- 幻觉问题：可能胡乱回答，需通过约束减少错误。
通过知识库（RAG）可部分解决知识缺失问题，但微调（Fine-tuning）仍是必要手段。微调能让模型适应特定场景，满足个性化需求。
3.2 行业需求爆发
ChatGPT 的出现标志着大模型问答能力突破临界值，错误率降至商用门槛以下。这引发了行业需求的爆发式增长，尤其在垂直领域应用中。
4. 大模型的应用需求
4.1 对内应用
企业内部系统如 OA、ERP、CRM 等常涉及大量文档流转。员工查询制度或流程时，传统方式效率低下。接入大模型加知识库后，可实现智能问答，大幅提升效率。
4.2 对外应用
客服解答是典型场景。传统方案依赖官网文档 + 真人客服 + 简单智能客服，效果有限。大模型结合知识库可提供更流畅的交互体验，尤其适合服务老年人或不擅长操作的人群。
4.3 智能 NPC
游戏 NPC 通常基于写死逻辑，对话刻板。接入大模型后，NPC 可具备更自然的对话能力，甚至支持开放世界互动。随着元宇宙、VR/AR 技术的发展，这一需求场景将无限扩大。
5. 互联网行业技术发展与工资待遇
互联网行业高薪源于供需关系：需求爆发快，供应不足，且边际成本低。
- 历史迭代：HTML -> PHP/ASP -> Java/Android/iOS -> 算法 -> 大模型。
- 当前趋势：底层技术（如 HTML、Java）已成基础设施，薪资趋于稳定。掌握最顶层技术（如大模型）才能获得高薪。
- 价值创造：用户量与创造价值成正比，但研发成本相对固定，因此高价值技术人才稀缺。
6. 大模型训练经验与职业发展
近期有从业者凭借大模型训练经验获得高额年薪。大模型技术自 GPT-3 发布至今约三年，拥有四年相关经验的人才极为稀缺。若熟悉游戏 NPC、垂直领域微调等方向，跳槽薪资潜力巨大。
