本文提出以价值锚点、数据治理、架构分层、评测与合规闭环为核心的“大模型图纸”炼制方法，强调在设计阶段明确成功指标、边界与风险，并将数据清洗、标注与合成纳入可追溯体系；通过预训练—对齐—微调—持续学习的管线与RAG、工具调用增强实用性；在部署层引入性能工程与成本模型，实现低延迟与可扩展；以自研、云托管、本地化托管与混合的对比表支撑平台选择，兼顾国内外生态与合规优势；最终以里程碑与团队分工推进落地，并对轻量化、知识增强与治理前置的趋势做好接口与演进规划。

本文系统阐释了大模型分词的原理与实践：核心在于以子词/字节级将文本切分并映射为词表ID，主流方法为BPE、WordPiece与SentencePiece，各有在多语言、一致性与压缩率方面的取舍。分词直接影响上下文窗口利用率、推理时延与计费，应结合中文与多语特性选择合适的分词器与词表规模，并通过一致的正规化与工具链确保可逆与稳定。在工程评估上，需兼顾通用性、压缩率、鲁棒性与成本。未来趋势指向字节统一、最小前处理与自适应词表，以及探索无分词或更强概率子词模型。