要做内部数据库大模型，先以业务KPI和风险红线明确场景与边界，再用RAG与双索引对齐知识与库表结构，采用文本到SQL与工具调用把自然语言转为可执行查询，辅以列级/行级权限、脱敏与审计保障合规安全。选择合适基础模型后以LoRA等轻量微调与结构化提示提升正确率，引入链式思考与两阶段生成加强复杂查询稳健性，构建线下评测集与线上A/B实现持续迭代，并在缓存、预计算与分层模型路由下优化推理与查询成本。部署策略按合规与弹性确定私有化、云托管或混合架构，最终让模型成为数据平台的智能中间层，稳定交付高质量分析与问答能力。

本文系统阐述用大模型做分词的可行路径：先明确中文词切分与子词分段的差异，再以零样本/小样本提示工程获得稳定输出，辅以JSON等结构化格式与约束解码提升可控性；通过双路架构将轻量分词器与大模型协同以覆盖长尾，并以微调与蒸馏将能力迁移到小模型实现低成本、低时延；在评测上以P/R/F1、OOV召回与在线延迟、成本闭环优化；最后给出工程落地的缓存、指纹、难例路由与合规策略，并展望约束生成、分层蒸馏和自适应词表等趋势。

本文详解在若依中引入大模型的完整路径：以统一适配器与合规网关为核心，前端实现流式对话与RAG检索，后端通过标准接口封装多家国内外模型并设置RBAC权限与审计，结合缓存、限流与费用看板优化性能与成本；同时建立观测、灰度与回滚机制，保证可控迭代。建议从对话助手与知识库场景试点，逐步扩展到文档与流程智能，构建“多供应商+多场景”的弹性架构，最终将大模型沉淀为企业级AI中台能力。

本文系统梳理擎源大模型的使用方法与落地路径，强调以业务目标为中心的“选模型—配平台—接API—做治理—持续评估”闭环。通过控制台快速验证Prompt与知识库，再以API与SDK集成核心能力，并在RAG与轻量微调之间做权衡。运维侧建立监控、容量规划与缓存策略，安全侧落实数据脱敏、提示词注入防护与合规审计。评估以任务为中心组合指标，成本通过路由与缓存优化。未来将朝多智能体、工具调用与结构化输出标准化发展，形成面向流程的企业级生产系统。