以AI大模型为基，开启应用开发新纪元。
### 开发流程
- **需求分析**：明确应用场景和目标用户，确定应用的核心功能和性能要求，例如在金融领域开发智能客服，需分析用户常见的咨询问题类型。
- **选择基础模型**：根据需求选择合适的预训练大模型，如通用语言模型或垂直领域的专业模型，像老板电器选择烹饪领域的垂直大模型“食神”。
- **数据准备与处理**：收集高质量的训练数据，进行清洗、标注等处理，以适配特定的应用场景。
- **模型微调**：对基础模型进行微调，使其更好地适应特定任务和数据，提升模型在实际应用中的表现。
- **应用开发与集成**：利用开发平台和工具包构建应用，将模型与前端界面、后端服务等进行集成，如阿里云的LangStudio平台。
- **性能优化**：对应用进行性能调优，包括推理速度优化、资源占用优化等，确保应用的流畅运行。
- **测试与部署**：进行测试，包括功能测试、性能测试等，确保应用的稳定性和可靠性，部署到生产环境。
### 开发工具与平台
- **LangStudio**：阿里云提供的大模型应用开发平台，采用交互式开发环境，支持应用流构建、性能调优和一键部署。
- **Dify.AI**：为开发者提供应用模板和编排框架，可快速构建生成式AI应用。
### 应用案例
- **金融领域**：飞虎互动开发的金融垂直智能体，包括营销机器人、作业机器人、风控机器人等，提升了金融服务的效率和质量。
- **厨电领域**：老板电器的“食神”AI烹饪大模型，可实现菜谱定制、健康管理等功能，为用户提供智能化的烹饪体验。
- **智能客服**：众多企业基于大模型开发智能客服应用，能够自动回答用户问题，提高客服效率。
- **智能办公**：开发智能办公助手，帮助用户进行文档处理、会议安排等工作。
### 发展趋势
- **行业垂直化**：各行业将开发更多垂直领域的AI大模型，以满足特定场景的深度需求。
- **AI智能体的兴起**：AI智能体成为大模型应用的新热点，可应用于、金融、教育等多个领域。
- **生态化竞争**：未来竞争将围绕数据价值挖掘、场景深度适配、开源生态运营展开。
