从大模型到 AI 应用，一共需要几步？
从 AIGC 到 AIGS
在探讨从大模型到 AI 应用的步骤之前，我们需要先了解两个重要的概念：AIGC 和 AIGS。
AIGC，即人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content），其核心思想是利用人工智能模型，根据给定的主题、关键词、格式和风格等条件，自动创建各种类型的文本、图像、音频和视频等内容。AIGC 的优势在于能够突破人类创作的限制，实现无限的内容创造。根据用户的需求和喜好，它可以生成符合用户期望的内容，提高用户的满意度和忠诚度。同时，它能够节省人力和时间成本，提高内容生产的效率和规模。AIGC 可广泛应用于媒体、教育、娱乐、营销和科研等领域，为用户提供高品质、高效率和高个性化的内容服务。例如，在媒体领域，AIGC 可以快速生成新闻稿件、撰写评论文章；在教育领域，它能够根据学生的学习情况生成个性化的学习资料；在娱乐领域，AIGC 甚至可以创作音乐、绘画和小说等作品。
而AIGS，即人工智能生成服务（Artificial Intelligence Generated Service），标志着 AI 技术从单一的内容生产领域向系统性服务重构的重要演进。与聚焦于文本、代码、图像等内容生成的 AIGC 不同，AIGS 的核心在于将 AI 深度嵌入软件系统的底层架构。通过实现大模型能力与业务逻辑的深度融合，AIGS 致力于实现传统系统服务的智能化升级。其本质是运用 AI 技术重新定义软件系统的交互方式、数据处理逻辑以及业务流程，使各类软件系统具备自然语言理解、智能决策和跨系统协同等能力，进而推动 “所有系统服务被 AI 重塑” 的产业变革。例如，在企业资源规划（ERP）系统中，AIGS 可以通过自然语言交互，让员工更便捷地查询和操作数据；在客户关系管理（CRM）系统中，AIGS 能够根据客户的历史数据和行为，自动生成个性化的营销策略。
而从大模型到AI应用，实际上就是从AIGC走向AIGS。大模型首先通过 AIGC 的方式生成各种内容，然后这些内容进一步被整合和优化，形成能够为用户提供系统性服务的 AIGS，最终落地为具体的 AI 应用。
构建 AI 应用的步骤
数据获取与预处理
数据是 AI 应用的基础，没有高质量的数据，就无法训练出优秀的模型。因此，构建 AI 应用的第一步是获取与应用相关的数据。这些数据可以来自多个渠道，如互联网、企业内部数据库、传感器等。例如，对于一个智能医疗诊断应用，需要收集大量的病历数据、医学影像数据等；对于一个智能交通应用，则需要获取交通流量数据、车辆行驶轨迹数据等。
在获取数据之后，需要对数据进行预处理。原始数据往往存在各种问题，如数据缺失、噪声干扰、格式不一致等。数据预处理的目的就是解决这些问题，提高数据的质量。常见的数据预处理方法包括数据清洗（去除重复数据、纠正错误数据）、数据集成（将来自不同数据源的数据整合到一起）、数据转换（将数据转换为适合模型训练的格式）和数据规约（减少数据的规模，提高处理效率）等。例如，在处理图像数据时，可能需要对图像进行裁剪、缩放、归一化等操作；在处理文本数据时，可能需要进行分词、词性标注、词向量转换等操作。
选择合适的大模型
目前，市场上已经存在多种大模型，如 GPT 系列、文心一言、通义千问等。不同的大模型在性能、应用场景和适用范围上存在差异。因此，在构建 AI 应用时，需要根据应用的具体需求和目标，选择合适的大模型。
在选择大模型时，需要考虑以下几个因素：模型的性能表现，包括准确率、召回率、F1 值等指标；模型的适用场景，例如，有些模型擅长自然语言处理，有些模型则在计算机视觉领域表现出色；模型的可扩展性和灵活性，能否方便地进行二次开发和定制；模型的部署成本和资源需求，包括计算资源、存储资源等。例如，如果要构建一个智能客服应用，那么可以选择在自然语言处理方面表现优秀的大模型；如果是一个图像识别应用，则需要选择在计算机视觉领域有优势的大模型。
模型训练与优化
选择好大模型之后，需要使用预处理后的数据对模型进行训练。模型训练的过程就是让模型学习数据中的模式和规律，从而能够对新的数据进行准确的预测和判断。在训练过程中，需要设置合适的训练参数，如学习率、迭代次数、批量大小等。这些参数的设置会直接影响模型的训练效果和训练时间。
为了提高模型的性能，还需要对模型进行优化。常见的模型优化方法包括调整模型结构、增加训练数据量、使用更先进的训练算法等。例如，可以通过增加神经网络的层数或神经元数量来提高模型的表达能力；也可以使用迁移学习的方法，在已有模型的基础上进行微调，以减少训练时间和数据需求。
应用开发与集成
在模型训练和优化完成后，就可以进行 AI 应用的开发了。应用开发的过程包括设计应用的架构、编写代码实现业务逻辑、与其他系统进行集成等。在开发过程中，需要充分考虑用户体验，确保应用的界面友好、操作便捷。
同时，AI 应用往往需要与企业现有的系统进行集成，如 ERP 系统、CRM 系统、办公自动化系统等。通过集成，可以实现数据的共享和业务流程的自动化，提高企业的运营效率。例如，将智能客服应用与企业的 CRM 系统集成，可以让客服人员在处理客户问题时，实时获取客户的历史信息和购买记录，从而提供更个性化的服务。
测试与评估
在 AI 应用开发完成后，需要进行严格的测试与评估，以确保应用的质量和性能。测试的内容包括功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等。功能测试主要检查应用是否能够按照预期的功能运行；性能测试评估应用在不同负载下的响应时间、吞吐量等性能指标；安全测试检测应用是否存在安全漏洞和风险；兼容性测试确保应用能够在不同的操作系统、浏览器和设备上正常运行。
通过测试与评估，可以发现应用中存在的问题和不足之处，并及时进行修复和改进。只有经过充分测试和评估的 AI 应用，才能够放心地推向市场，为用户提供服务。
部署与维护
当 AI 应用通过测试与评估后，就可以进行部署了。部署的过程就是将应用安装到生产环境中，使其能够正式为用户提供服务。在部署过程中，需要考虑服务器的配置、网络环境、数据安全等因素，确保应用的稳定运行。
在应用部署之后，还需要进行持续的维护和更新。随着业务的发展和用户需求的变化，AI 应用可能需要不断地进行功能升级和优化。同时，由于模型的性能会随着时间的推移而下降，因此需要定期对模型进行重新训练和更新，以保持应用的准确性和可靠性。
从大模型到 AI 应用，需要经历数据获取与预处理、选择合适的大模型、模型训练与优化、应用开发与集成、测试与评估以及部署与维护等多个步骤。这个过程不仅需要掌握先进的技术，还需要充分了解业务需求和用户体验。随着人工智能技术的不断发展，AIGS 将成为未来 AI 应用的主流趋势，为企业和社会带来更大的价值。