AI应用层开发实战指南

一、技术选型与架构设计

1. 全栈技术栈示例

2. 企业级Java方案

```java

@SpringBootApplication

@EnableAIClients

public class AIApplication {

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(AIApplication.class, args);

```

二、核心功能实现

1. 流式响应处理

通过Server-Sent Events实现打字机效果（Node.js示例）：

```javascript

export async function POST(req: Request) {

const { messages } = await req.json;

const stream = await OpenAIStream({

model: 'gpt-4',

messages,

temperature: 0.7,

stream: true

});

return new StreamingTextResponse(stream);

```

2. 工作流与Agent开发

三、开发范式对比

| 类型 | 传统AI开发 | 大模型开发 |

||--|--|

| 核心逻辑 | 拆解业务逻辑训练子模型 | Prompt Engineering组合业务链路 |

| 评估方式 | 依赖训练集/测试集 | 通过Bad Case迭代优化Prompt |

| 成本 | 高（需标注数据与算力） | 低（复用通用模型） |

四、部署与优化

1. 私有化部署

2. 性能监控

```bash

export HF_HOME=/data/huggingface

export HF_ENDPOINT=

```

五、学习资源推荐

如需特定方向的深入实现（如多模态开发），可参考Hugging Face Transformers工具链。