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一、先搞懂一件事：你到底在开发什么？

很多人以为"AI应用开发"就是调用大模型API。

不是。

你真正在做的是：用Prompt工程控制模型行为，用RAG系统补全模型知识，用工程手段保证输出稳定可靠。

三者的关系：

先建立这个认知框架，后面所有操作才有方向。

二、Prompt工程：不是"写句话"，是"写程序"

2.1 基础三板斧

2.2 进阶：结构化Prompt模板

别再写一段话丢给模型了。用模板：

1# Role2你是一个企业知识库问答助手，只基于提供的上下文回答。34# Context5{retrieved_documents}67# Instruction81. 仅使用Context中的信息回答92. 如果Context中没有答案，直接说"知识库中未找到相关信息"103. 回答控制在100字以内1112# User Question13{user_query}14

关键原则：约束越明确，输出越可控。

2.3 常见错误

三、RAG系统：从"能用"到"好用"的全流程

3.1 RAG是什么？（一句话版）

把你的私有文档变成模型能检索的知识库，让模型回答时"先查资料，再作答"。

3.2 核心流程（六步走）

1文档上传 → 文本切片 → 向量化 → 存入向量库 → 用户提问 → 检索+生成2

3.3 一个最小可运行的RAG代码框架（Python）

python1from langchain.document_loaders import PyPDFLoader2from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter3from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings4from langchain.vectorstores import FAISS5from langchain.chains import RetrievalQA6from langchain.llms import OpenAI78# 1. 加载文档9docs = PyPDFLoader("knowledge_base.pdf").load()1011# 2. 切片12splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=400, chunk_overlap=50)13chunks = splitter.split_documents(docs)1415# 3. 向量化 + 存储16vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())1718# 4. 构建RAG链19qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(20    llm=OpenAI(model="gpt-4o-mini"),21    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4}),22    return_source_documents=True23)2425# 5. 提问26result = qa_chain.run("公司年假政策是什么？")27print(result)28

20行代码，一个基础RAG系统就跑起来了。 但"跑起来"和"跑得好"之间，还有很长的路。

四、评估：你怎么知道系统好不好？

别靠感觉。建立评估体系：

铁律：没有评估的RAG系统，就是在裸奔。

五、写在最后

AI应用开发的本质不是"调参"，而是系统工程。

Prompt工程决定了模型能不能"听懂"，RAG系统决定了模型能不能"答对"，工程化手段决定了系统能不能"跑稳"。

三者缺一不可。

从今天开始，别再问"大模型能做什么"——去动手搭一个，答案就在调试日志里。