垂直领域大模型应用构建实战：从零开始的完整指南

随着ChatGPT的推出，大模型技术迅速崛起，成为互联网行业的焦点。自2020年至2024年，笔者完成了某垂直领域协同平台的搭建，并在2024年转向开发垂直领域的大模型应用。本文旨在分享这一过程中的经验，帮助初学者更好地理解和应用大模型技术。

ChatGPT的成功不仅在于其对话能力，还在于它为普通用户和企业搭建了一座桥梁。此前，尽管语音图像识别、购物和社交平台算法推荐等AI应用已经在特定领域取得成功，但这些技术的应用门槛较高，难以普及。ChatGPT通过对话界面降低了技术门槛，使更多用户能够便捷地使用AI。此外，OpenAI提供的API调用方式也大大简化了企业的集成过程，降低了研发成本。

传统行业的智能化升级基础

经过10-20年的信息化转型，传统行业已经积累了丰富的设计理论和数据资源，为融合AI技术奠定了基础。大模型的强大推理分析和内容生成能力，可以帮助企业在业务开展中提供更高效的解决方案，提升业务价值和标准化程度。

垂直领域大模型研发的步骤

首先，理解大模型的能力至关重要。大模型不仅可以基于现有数据进行推理和内容生成，还具备强大的信息检索能力，尤其适用于需要快速从海量数据中提取信息的场景。当前，笔者的项目主要集中在文本生成领域。

核心功能定位与交互设计

核心功能的定位应基于信息化建设的经验，结合大模型的特点，选择适合融入AI技术的模块。大模型的逻辑推理和知识检索能力可以在业务开展中提供头脑风暴，挖掘业务深度价值，或提供案例知识检索，提升工作标准化程度。

在交互设计方面，我们选择了“工作台+聊天窗口”的模式。这种设计既可以在聊天窗口获取AI辅助，也可以在工作台捕捉用户行为唤醒AI辅助。例如，用户在工作台选取了需要分析的资料，聊天窗口会自动显示分析结果。工作台调用的AI指令和返回结果也能在聊天窗口看到历史记录。

RAG技术的应用

RAG（检索增强技术）主要用于解决大模型的幻觉和知识更新不及时问题。通用大模型缺乏垂直领域的专业信息，可能会生成与事实不符的内容。RAG通过将垂直领域的知识进行切片、向量化，形成多维度的向量数据，再根据用户指令进行语义相似度检索，优化检索结果。

在切片过程中，我们采用了多种方式，如固定字符大小、段落字符分割、混合模式切片和基于语义分割。不同的切片方式适用于不同类型的知识。例如，法律制度需要在每个知识块上带上文件名称、章节名称、条款名称；文章类型则需要设置一定的重叠大小。

向量化过程中，我们为知识添加了标签，便于后期检索。我们还使用了BERT和Bge-large-zh模型进行向量化检验，确保向量结果准确。此外，我们在提示词中加入了角色和回答风格说明，以适应不同用户的使用场景。

面临的挑战及应对措施

在项目实施过程中，我们遇到了多个挑战。首先是幻觉问题，即大模型可能会“一本正经”地胡编乱造。为解决这一问题，我们通过应用RAG和提示词工程进行了优化。其次是数据质量问题，无论是微调还是RAG，输出效果都高度依赖数据质量。再次是模型参数限制，较小的模型规模可能导致理解偏差。最后是有限的算力资源，表现为响应速度慢、并发能力弱。

为了提高用户体验，我们还对用户输入进行了优化。一个好的用户输入应该具备明确、具体、结构化和简洁的特点，并提供必要的上下文信息。通过对用户历史聊天数据的分析，我们发现改写问句可以显著提升回答效果。

通过这些努力，我们成功解决了大模型应用中的多个难题，实现了垂直领域大模型的有效落地。希望本文能为正在探索大模型应用的读者提供有价值的参考。