**大模型的特点可从“能力、结构、数据、推理、风险、应用、部署”七个维度概括：**它通过超大参数规模与预训练语料形成强泛化能力，具备跨语言、跨模态的生成与理解优势；依靠上下文学习与指令对齐提升可用性；在推理、工具调用与检索增强方面实现可控与可解释；在安全合规与治理中强调隐私、版权与透明；在行业落地需结合场景与成本优化，以推理质量、延迟与可靠性为核心。**简言之，大模型的本质是“数据+算力+对齐”的系统工程，其特点决定了应用边界与治理要求。**

# 介绍大模型的特点与应用要点

## 一、定义与分类：什么是大模型
**大模型（Large Models）通常指参数量级较大的深度学习模型，尤其是大型语言模型（LLM），通过大规模无监督或自监督预训练获得通用表示能力。**在自然语言处理、计算机视觉与多模态场景中，大模型依靠海量数据与算力形成强大的生成式AI能力，支持文本生成、语义理解、对话、代码、图像与音频的综合任务。就分类而言，常见类型包括通用LLM、多模态模型（文本-图像-音频融合）、领域垂直模型（面向金融、医疗、政务）以及轻量化变体（蒸馏与量化后的小模型）。**“大模型”的特点并非仅由参数规模决定，更关键在于训练数据覆盖度、优化策略与对齐方法。**

**从系统视角看，大模型由三层构成：模型层（Transformer等架构）、数据层（语料质量与数据治理）、推理层（Prompt工程、工具调用与检索增强）。**其中，Transformer及其变体是主流架构，支持长上下文与注意力机制；数据层的清洗、去重与标注决定知识广度与噪声比例；推理层借助上下文学习（In-Context Learning）、链式思维（CoT）、函数调用与向量检索（RAG）提升事实性与任务执行力。**这三层共同塑造了大模型的能力边界与特点，也决定了不同应用的效果差异。**

**在产品生态中，国外通用LLM如GPT-4、Claude、Llama系列与Gemini具有广泛语言覆盖与工具生态，国内模型如文心、通义、盘古、星火等在中文语义理解、合规与本地化方案上具备优势。**需要强调的是，这种对比属于技术与生态差异的中性描述；不同模型在API开放度、推理延迟、私有化部署支持与定制能力上差异显著。**选择时应以场景适配与治理需求为核心，而非仅以参数规模或榜单成绩为依据。**

## 二、核心技术特点：参数、预训练与上下文学习
**参数规模是大模型的直观指标，但“越大越好”并非通行准则；参数与数据质量、训练目标和优化器共同决定模型的泛化能力。**超大参数模型在复杂推理与多任务学习上更稳健，但带来推理延迟、能耗与部署成本的上升；中等规模模型通过检索增强与工具化同样可达高质量输出。**因此，衡量大模型特点需同时关注参数密度、网络深度、上下文窗口与推理路径。**

**预训练与指令对齐是能力形成的两大支柱：预训练提供通用语义与世界知识，指令对齐（RLHF、DPO等）让模型更符合人类意图与安全规范。**在特征层面，预训练的语料多样性决定语言覆盖与领域知识，指令微调则强化任务执行、礼貌性与拒答规则。**这使得大模型具备“零样本/小样本”迁移能力与稳定的对话特性，成为企业应用的基础。**

**上下文学习是大模型最具代表性的特点之一，模型无需参数更新即可通过提示与示例在推理时适配任务。**这类“即时学习”依赖大上下文窗口与注意力机制，结合链式思维提示可显著提升复杂任务的答案质量。**同时，结构化提示与系统指令可控化输出风格与合规策略，使生成式AI在企业流程中更易管理与复用。**

## 三、能力维度：理解、生成、推理与多模态
**语义理解与生成是大模型的核心能力：在问答、摘要、检索与写作任务中体现出稳定的语言组织与语境掌握。**相比传统NLP管线，LLM减少了特定任务的自定义模块，通过端到端的提示与少量示例完成多种任务。**这种“通用化”的特点降低了应用门槛，但也要求更精细的提示工程与质量评估。**

**逻辑与数值推理体现大模型的另一面：通过链式思维与工具调用，模型能把复杂问题分解为可执行步骤。**当模型与计算器、代码执行器、知识库（RAG）结合时，事实性与可验证性提高，减少“幻觉”。**因此，现代应用更倾向“模型+工具”的复合系统，以平衡生成质量与可控性。**

**多模态能力是近年来的重要特点：文本、图像、音频与视频统一编码，使模型可以解释图像内容、生成图表说明或进行语音交互。**多模态提升了场景覆盖，如客服质检、工业检测与教育内容生成，但也引入版权、隐私与偏见的治理挑战。**合理的模态融合与权限控制是多模态应用落地的关键。**

## 四、性能评估与指标：准确率、鲁棒性、效率
**评估大模型的特点离不开多维指标：任务准确率、事实一致性、鲁棒性、延迟与吞吐、可控性与合规性。**企业常用基准测试结合真实业务数据进行“端到端评估”，而非仅依赖通用榜单。**这类评估强调场景贴合与可重复性，是衡量模型特点的务实方法。**

**在行业观点上，Gartner提出生成式AI快速进入企业主流，但需要建立清晰的价值度量与风险控制（Gartner, 2024）；NIST的AI风险管理框架强调测试、监控与治理的制度化（NIST, 2023）。**两者共同指向一个结论：**模型能力与风险评估必须在全生命周期进行**，从数据采集、训练、部署到监控与回退策略。**评估本身是应用成功的必要条件。**

### 模型类型对比与指标建议
**下面的表格给出通用LLM、垂直行业模型与轻量模型在关键特点上的定性/定量对比，用于初步选型参考：**

| 模型类型 | 典型参数量 | 推理能力 | 延迟（相对） | 成本（相对） | 场景适配 | 可控性与合规 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 通用LLM | 70B-200B | 高（综合） | 中-高 | 高 | 广泛（通用） | 中（需策略） |
| 垂直行业模型 | 7B-70B | 中-高（领域） | 中 | 中 | 强（特定行业） | 高（合规策略更细） |
| 轻量模型 | 3B-13B | 中（工具/RAG辅助） | 低 | 低 | 中（边缘/移动） | 高（可私有化） |

**实践建议是：以“任务复杂度+实时性+预算”三因素进行加权选型；复杂跨域推理偏向通用LLM，强合规与私有数据场景偏向垂直或轻量模型结合RAG。**同时，在评估中引入“人审+自动化基准+在线监控”，保障生成质量与稳定性。**这体现了大模型特点与应用目标的动态平衡。**

## 五、安全与合规：隐私、版权与可控性
**安全合规是大模型应用的底线特点：隐私保护、数据主权、版权合规与内容安全需要制度与技术并重。**从技术角度，差分隐私、访问控制、加密与脱敏、审计日志以及内容过滤策略是常用手段；从制度角度，需要明确数据来源许可与用途范围，建立拒答与风险提示机制。**这保证了生成式AI的可持续运行与社会可信度。**

**版权与事实性是典型风险源：模型可能生成与训练数据相似的文本或图像，需要溯源与标识；模型的“幻觉”会影响业务可靠性。**应对策略包括检索增强提供可验证引用、在输出中加入来源说明、限制高风险任务自动化程度，并建立问题升级与人工复核流程。**这些措施让大模型在企业级场景中更可控。**

**国内与国外产品在合规实践上各有侧重：国内模型更强调本地法规、数据安全与私有化部署的合规方案，国外模型在国际化认证、工具生态与开放接口上较成熟。**这类中性差异意味着选型时需考虑数据边界、跨境传输与供应商责任分配。**可控性（包括拒答策略与安全对齐）是衡量大模型特点的核心维度。**

## 六、应用场景与产品格局：生态与落地
**典型应用场景体现大模型的通用与专精特点：知识问答、智能客服、营销文案、代码助理、财务合规审阅、医疗质控、政务咨询与制造业质检等。**这些场景依赖模型的理解、生成与推理能力，并通过工作流编排与工具调用落地。**多模态场景如内容审核与图文理解正在快速扩展。**

**在产品生态方面，国外通用模型通过API与插件体系支持广泛集成；国内模型提供更完善的中文语义、行业词表适配与私有化部署支持。**开放权重的社区模型（如开源家族）为企业提供成本可控与可定制的路径，但需承担安全与运维责任；闭源托管方案降低维护成本但受限于接口策略与数据治理边界。**这种生态差异是大模型特点在产业层的具体体现。**

**落地成败常取决于“数据即产品”的理念：构建高质量企业知识库、权限体系与数据生命周期管理，让模型成为流程的一部分而非孤立黑箱。**通过RAG整合文档、对齐术语与建立反馈闭环，能够缓解幻觉并提升可解释性。**大模型的特点在于可扩展性与场景融合度，而非单一的“对话效果”。**

## 七、落地实践：部署、成本优化与架构选择
**部署层面的特点是“性能-成本-治理”三角：选择托管API、私有化部署或混合架构，需要平衡推理延迟、数据安全与可扩展性。**云端API具备弹性与最新能力，私有化适合严格合规与数据主权要求，混合方案在敏感数据本地处理、通用任务云端推理之间取得折中。**这反映了大模型在工程应用中的策略特点。**

**成本优化围绕模型压缩、量化、批处理与缓存：通过蒸馏轻量模型、低比特量化、请求批量化与提示复用，可显著降低推理成本与延迟。**同时，向量库冷热分层与检索门控避免无效RAG调用；工具调用策略（如只在复杂问题触发）减少外部服务费用。**这些工程实践让大模型的经济性与稳定性更符合企业预期。**

**架构选择上，推荐“模型+检索+工具”的组合：核心LLM负责语言与推理，RAG提供事实性，函数调用连接数据库、计算器与业务系统，工作流编排管理权限与审计。**该架构体现了大模型的可组合特点，便于扩展新场景与新模态。**通过A/B测试与灰度发布，持续优化提示与策略，稳定提升产出质量。**

## 七、总结与未来趋势
**综上，大模型的特点可以概括为：通用表示与上下文学习带来强迁移能力，多模态融合拓展场景边界，工具化与检索增强提升事实性与可控性，安全合规与治理保障可信与可持续。**企业在选型与落地中应坚持“场景驱动、数据治理优先、架构可控与风险量化”，以指标与闭环为抓手。**这确保大模型从试点走向规模化价值创造。**

**未来趋势将围绕“强推理、低延迟与高可用”展开：更长上下文与记忆机制、原生多模态、可解释与可验证推理、能耗优化与边缘部署将成为主线。**行业层面，合规与治理标准进一步完善，评估框架与开放生态更加成熟；同时，领域模型与开源方案在成本与控制上具吸引力。**大模型的发展将继续体现“数据+算力+对齐”的系统工程逻辑，持续拓宽应用边界。**

参考与资料来源：
- Gartner. (2024). Hype Cycle and Market Guide for Generative AI.
- NIST. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0).

大模型通过庞大的参数量和深度神经网络结构，能够捕捉复杂的语言模式和语义关系，表现出更强的理解和生成能力。此外，它们通常拥有较好的泛化能力，可以适应多样化的语言任务，从而提升自然语言处理的整体效果。

大模型在自然语言处理中的优势

我想了解大模型在处理自然语言任务时有哪些显著的优势和特点。

大模型在自然语言处理中的优势有哪些？

由于参数数量庞大，大模型在训练和推理阶段都需要更高的计算能力和存储资源，通常依赖于高性能的GPU或专用硬件。此外，训练时间相对较长，需要更大的数据集来发挥其优势。

大模型的计算资源需求特点

了解大模型运行和训练时所需的计算资源与传统模型相比有什么不同。

大模型相比传统模型的计算资源需求如何？

大模型面临着计算资源消耗大、推理延迟较高以及模型调优复杂等挑战。同时，模型的黑箱性质也带来了可解释性和安全性的担忧，因此在实际应用中需要结合具体场景选择合适的策略。

大模型应用中的挑战和限制

我关心部署和使用大模型时可能遇到的主要问题和限制。

大模型在实际应用中有哪些挑战？

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本文从能力、结构、数据、推理、风险、应用与部署七个维度系统介绍大模型的特点：它依靠超大参数与预训练形成通用表示，并通过指令对齐与上下文学习提升实用性；在理解、生成、推理与多模态方面展现强泛化，同时以工具调用与检索增强强化事实性与可控性；评估需覆盖准确性、鲁棒性、延迟与合规，安全治理围绕隐私、版权与风险管理展开；落地实践以“模型+检索+工具”的组合架构与成本优化实现规模化应用。未来趋势将指向更强推理、更低延迟与更高可用性，合规与开放生态将进一步成熟。===

如何介绍大模型的特点

本文阐明了基于大模型搭建智能体的完整方法论：以明确场景与指标为起点，选型具备强函数调用与结构化输出的大模型与框架，构建短期记忆与高质量RAG知识库，并以规划—执行—反思的闭环提高任务完成度；同时强化安全与合规的输入输出防护、权限与审计，并建立离线与在线评测、可观测与告警的运维体系；在部署与成本方面采用模型路由、缓存与并行优化，实现云、私有化与混合模式的灵活落地；最终通过人机共审与策略库迭代，使智能体达到可部署、可监控、可量化的生产级可用性。

大模型如何搭建智能体

**用大模型写软件的最佳实践是将生成式AI嵌入需求、架构、编码、测试与部署的全流程，通过提示工程与知识管理建立“人机协作”的闭环，并以可量化的指标优化产出。**在选型时结合场景与合规要求，优先采用支持IDE集成与私有化部署的模型；在流程中设置代码评审与质量门禁，确保安全与准确性；最终通过ROI与DORA指标持续迭代，实现“更快交付、稳定质量”的目标。

# 用大模型写软件：流程、工具与落地方法论

## 一、理解“大模型写软件”的能力边界与适用场景
**“用大模型写软件”并非替代开发者，而是以智能助手提升软件工程效率与质量。**在AI编程场景中，大模型擅长生成样板代码、API调用、文档与注释、测试用例和重构建议，能在代码生成与解释方面提供高效支持。根据公开研究（GitHub, 2023），开发者在常规编码任务上可显著提速；而行业报告也将AI代码助手列入软件工程重要技术演进轨道（Gartner, 2024）。这些信号表明，AI编程将成为研发团队的“新常态”。

**能力边界与风险认知是成功落地的前提。**生成式AI可能出现幻觉、对业务约束理解不足、对状态与副作用掌控不稳，以及安全与合规风险，因此需要明确“人类把关”的责任边界。**关键策略是“人写框架，AI写细节”**：由工程师制定架构、接口与约束，再让模型填充实现与测试；同时在评审与CI中设置质量门禁（安全扫描、单元测试覆盖率、风格规范），确保AI生成代码可维护、可审计、可追踪，避免在核心算法与复杂并发场景中“盲目托付”。

**选择适用场景决定收益上限。**大模型最适合处理CRUD服务、API集成、配置与脚手架、前端组件、脚本化任务、跨语言迁移与注释补全；对于涉及时序、分布式事务、复杂数据结构或严苛性能的模块，仍需资深工程师主导并让AI辅助文档与测试。**将AI用于重复劳动与知识密集但规则明确的任务**，如生成Swagger接口、Terraform模板、Kubernetes YAML、合规文档与安全策略，可在交付速度与一致性上取得明显优势。

## 二、从需求到架构：在产品研发流程中嵌入AI
**从需求到架构的链路，是AI介入的黄金入口。**产品文档（PRD）、用户故事与验收标准可通过大模型自动抽取领域术语与实体关系，生成初步领域模型与接口草案；工程师在此基础上完善架构图与模块边界，明确非功能需求（性能、可靠性、合规）。**核心方法是用结构化提示将需求的“意图、约束、术语、边界条件”显式化**，让模型生成一致、可追踪的设计输出，避免歧义与规格漂移。

**提示工程是让大模型稳定产出工程化结果的关键技术。**建议建立团队级提示模板库，包含：输入规范（PRD摘要、领域词汇表、API契约）、输出格式（接口清单、依赖图、风险列表）、质量门槛（安全策略、性能目标）、例外与对齐规则（禁用不安全函数、遵循编码规范）。**在“任务分解-角色化-链式思考-约束对齐”的流程下，提示工程可显著提升代码生成的可用性与一致性**，同时为后续评审与CI落地提供可度量的“提示资产”。

**用知识增强（RAG）把团队上下文“喂给模型”，提升架构与设计准确度。**将历史文档、接口契约、合规要求、运行手册索引成向量库，作为检索增强的上下文提供给模型；这样AI能基于企业私域知识生成更贴近组织标准的设计与代码。**在隐私与合规前提下建设知识基座**，并对检索结果做质量评估与版本管理，可显著降低“凭空发挥”的幻觉风险，同时形成可复用的工程知识资产。

## 三、AI辅助编码：代码生成、重构与评审的可操作方法
**在编码环节，大模型与IDE深度集成最能体现效率收益。**国外常见选择包括GitHub Copilot、GPT-4与Gemini等模型；国内企业也可选择具备企业版与合规能力的方案，如通义灵码（基于通义千问生态）与文心相关开发者工具，支持API与插件方式接入。**实践路径是“工程师写接口与测试骨架，AI补齐实现与注释”**，并引导模型遵循项目规范（代码风格、依赖策略、异常处理），在小步提交中快速迭代。

**让模型参与代码评审与重构，提升可维护性与安全性。**在Pull Request中调用大模型生成差异摘要、潜在风险与重构建议；结合静态分析与SAST工具进行交叉验证，避免模型遗漏安全要点。**对重复性重构（命名统一、日志规范、废弃API迁移）交给AI批量完成**，由资深工程师审核关键路径与复杂逻辑。同时在评审提示中加入性能与资源约束，避免AI引入低效实现。

**不同模型与工具在特性、合规与私有化方面存在差异，选型需结合组织要求。**下表给出常见编码助手的对比，便于“场景—能力—治理”三维度评估。

| 工具/模型 | 优势特性 | IDE集成 | 私有化选项 | 合规与数据治理 | 典型使用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | 上下文补全强、社区生态成熟 | VS Code/JetBrains良好 | 无本地模型 | 企业级策略可配合GitHub治理 | 日常编码、样板生成 |
| GPT-4系列 | 推理与跨语言表现优异 | 通过插件或API | 需企业方案与隔离 | 细粒度提示与审计可实现 | 代码审阅、复杂解释 |
| Gemini | 多模态与工具调用能力强 | IDE插件与CLI | 云端为主 | 与Google生态兼容治理 | 跨文档-代码协同 |
| 通义灵码 | 国内合规、企业版可选 | IDE插件/云服务 | 支持企业部署选项 | 适配本地合规与审计 | 中国境内团队协作 |
| 文心生态 | 中文理解与行业术语较优 | Web/插件方案 | 企业内网可选 | 强调数据安全与合规 | 中文文档与代码生成 |

**表格中的信息用于高层选型参考，具体以厂商发布为准，且应通过PoC验证性能、延迟与治理能力。**通过灰度试点将工具接入少量仓库，观察开发流、评审质量与CI稳定性，再决定全面推广。

## 四、自动化测试与质量保障：用大模型写用例、生成测试与覆盖率提升
**测试是AI编程带来“质量红利”的关键领域。**从需求与接口契约自动生成单元测试、集成测试与边界用例，可显著提升覆盖率与规格一致性。**实践上让模型读取API说明与错误码约定、输出可执行测试代码与断言**，再在CI中要求最低覆盖率门槛。对属性测试与基于约束的用例，可用提示工程明确不变式与边界条件，避免遗漏关键场景。

**生成测试数据与模拟依赖时，要兼顾隐私与可重复性。**通过模型生成合成数据（脱敏姓名、地址、账户），再由数据治理策略过滤敏感字段与标注来源；同时定义固定的随机种子与数据模板，确保测试可重现。**对外部服务依赖，使用AI生成Mock与契约测试用例**，在本地与CI中模拟故障、超时、限流情形，提升鲁棒性。将这些测试资产纳入知识库，便于后续迭代与回归。

**让模型参与缺陷定位与质量回归，加速问题闭环。**在故障发生时，AI可从日志与指标中提取症状、推断根因并给出修复草案；评审后由工程师实施与回归测试验证。**为避免误判与过度修复，需设置“人机双签”的质量门禁**，例如重大变更必须通过资深评审与增强测试集。结合静态分析、依赖安全扫描与SBOM治理，构建可审计的质量体系，确保AI生成内容符合安全与合规要求。

## 五、DevOps与部署：CI/CD、容器与云原生中的AI应用
**在DevOps环节，大模型可自动生成管道配置、容器与基础设施脚本，降低重复劳动。**例如从项目结构与部署策略自动生成Dockerfile、Kubernetes YAML、Helm Chart与Terraform模块，并为不同环境（开发/预发/生产）生成差异化参数。**关键是把“部署约束、资源限额与安全策略”写入提示模板**，确保AI生成的基础设施代码符合组织标准，减少配置漂移与不可追踪变更。

**CI/CD中引入AI的最佳实践是“生成+校验+门禁”。**由模型生成构建脚本与测试矩阵，再用既有工具（如lint、SAST、DAST、许可证扫描）进行自动校验，最后以质量门禁决定是否发布。**对变更说明与发布文档也可用AI自动生成**，统一格式与术语，提高合规与审计效率。需注意密钥、凭证与隐私数据的处理，应通过密钥管理服务与脱敏策略，避免在提示与日志中泄露敏感信息。

**运维与可观测性同样受益于AI的知识增强。**模型可根据告警与指标自动生成Runbook建议、变更影响分析与回滚方案，协助值班工程师更快响应。**在ChatOps中集成AI助手，支持“对话式运维”与问答式故障定位**，并通过权限与审计日志保证操作可控。对于国内企业，选择具备本地合规与私有化能力的模型，可在内网部署并与现有安全体系对齐，降低数据跨境与合规风险。

## 六、数据与知识管理：私有化、合规与安全治理
**落地AI编程的根基是数据与知识治理。**针对企业代码库、设计文档与运维手册，建立统一的知识索引与版本管理，作为RAG的权威上下文来源；对私有API与内部规则设置访问控制与审计。**在选型上，结合云端与私有化部署策略**：国际化团队可用成熟云模型提升体验，国内团队可优先考虑支持企业版与内网部署的方案，获得合规与数据主权优势。

**隐私保护与合规是“用大模型写软件”的底线约束。**在提示与上下文中使用脱敏策略、最小必要原则与数据分类分级；在日志与模型调用中保留审计证据，满足内控与外部合规检查。**为高风险场景建立“禁止清单”和“强制审批”机制**，例如涉及个人信息、财务数据或核心算法的生成与修改需加强审核。同时在安全评估中纳入供应商合规资质与SLA，以降低外部依赖风险。

**针对特定业务的定制与评估同样重要。**通过轻量微调或指令调优，让模型更好理解企业术语与编码规范；建立离线评测集与基准任务，持续评估生成质量与误差类型。**在PoC阶段进行延迟、吞吐与成本的多维评估**，并规划弹性扩容与缓存策略，避免峰值调用导致阻塞。以度量与反馈闭环为抓手，逐步把AI从“示范试点”升级为“规模生产力”。

## 七、总结与未来趋势：度量、ROI与组织变革
**衡量AI编程成效需回到可度量的指标与业务ROI。**从DORA四项（部署频率、变更前置时间、变更失败率、平均恢复时间）与编码时长、评审周期、缺陷密度等维度建立基线与目标；通过A/B试验与灰度推广观察真实增益。公开报告显示AI代码助手已进入主流实践（Gartner, 2024），并在常规任务上提升效率（GitHub, 2023）。**以“数据驱动的工程改进”减少主观判断**，让投资与治理更透明。

**组织层面需要为“人机协作”重新设计角色与流程。**为开发者提供提示工程与安全编程训练，设立AI使用准则与合规红线；在评审与发布流程中嵌入AI助手，并对关键变更实行双签与门禁。**建立“AI产品力小组”与“知识资产团队”**，负责提示模板、知识库与评估集的维护；同步完善绩效与贡献认可，把“AI使用能力”纳入工程能力模型，确保文化与流程匹配。

**未来12-24个月，AI编程将走向“多智能体协作、语义化CI与自动治理”。**多智能体能在架构、编码、测试与运维间分工协作，语义化CI将按意图执行检查与发布，安全与合规策略将被编码化并由AI持续验证。**对团队而言，前瞻布局私有化、RAG与度量体系，是从“工具赋能”迈向“工程体系重构”的关键一步。**坚持底线安全、透明治理与人机协作，将让“用大模型写软件”成为稳定、可复用的生产力引擎。

参考与资料来源：
- GitHub, 2023. Quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity.
- Gartner, 2024. Hype Cycle for Software Engineering 2024 / Market guidance on AI code assistants.

本文系统阐述用大模型写软件的全流程方法：以人机协作为核心，将生成式AI嵌入需求、架构、编码、测试与DevOps，并通过提示工程与RAG提升上下文理解；在CI/CD中设置质量门禁与安全治理，结合国内外模型的合规与私有化选项进行选型；以DORA与ROI度量效果，分阶段试点与灰度推进，最终形成可审计、可度量、可扩展的工程生产力体系。

如何介绍大模型的特点

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