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第1章 大模型时代的开发者生存指南
1.1 大语言模型核心概念
1.1.1 什么是大语言模型（LLM）
大语言模型本质上是一个"概率预测器"——给定一段文本，它预测下一个最可能出现的 Token。通过海量文本训练，模型学会了语言的统计规律，从而能够生成连贯、有意义的文本。
核心认知：
- LLM 不是"理解"语言，而是学会了语言的统计模式
- 它的能力边界取决于训练数据的质量和规模
- 同一个问题，不同的提问方式会得到不同质量的回答
1.1.2 Token：LLM 的最小处理单元
LLM 不是按"字"或"词"处理文本的，而是按 Token。Token 是模型词表中的最小单元。
- 英文中，一个单词通常是 1~2 个 Token（"hello" = 1 Token，"unbelievable" = 3 Token）
- 中文中，一个汉字通常是 1~2 个 Token
- Token 数量直接影响：调用成本（按 Token 计费）、上下文长度限制、响应速度
示例：
输入文本："Spring AI 是一个很好的框架"
Token 化后：["Spring", " AI", " 是", "一个", "很好", "的", "框架"]
Token 数量：约 7~10 个（取决于具体模型的分词器）
1.1.3 关键参数
Temperature（温度）
- 控制输出的随机性，范围 0~2
- temperature=0：输出最确定的结果，适合事实性问答、代码生成
- temperature=0.7：平衡创造性和准确性，适合日常对话
- temperature=1.5+：高度随机，适合创意写作、头脑风暴
- 知识库场景建议 0.1，代码生成建议 0~0.3
Top-P（核采样）
- 从概率最高的 Token 中选择，累计概率达到 P 时停止
- top_p=0.1：只从最可能的少数 Token 中选，输出保守
- top_p=0.9：从较大范围中选，输出多样
- 通常 temperature 和 top_p 二选一调整，不建议同时调
Max Tokens
- 限制模型单次回复的最大 Token 数
- 不是越大越好——太大浪费成本，太小可能截断回答
- 一般对话设 512
1024，长文生成设 20484096
Stop Sequences
- 告诉模型遇到特定字符串时停止生成
- 常用于控制输出格式，如遇到
\n\n或---时停止
1.2 主流大模型对比
1.2.1 模型选型指南
| 模型 | 厂商 | 特点 | 适用场景 | 部署方式 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | 综合能力最强，多模态 | 复杂推理、代码生成 | API 调用 |
| 通义千问 (Qwen) | 阿里云 | 中文能力强，生态完善 | 国内企业应用首选 | API / 私有化 |
| DeepSeek | DeepSeek | 性价比高，推理能力强 | 代码、数学推理 | API / 开源部署 |
| Ollama 本地模型 | 社区 | 完全本地，数据不出域 | 隐私敏感场景 | 本地部署 |
| GLM-4 | 智谱 | 中文理解好 | 中文对话、文本处理 | API 调用 |
| Moonshot (Kimi) | 月之暗面 | 超长上下文（200K） | 长文档处理 | API 调用 |
1.2.2 选型决策树
需要处理敏感数据？
├── 是 → 数据能否出域？
│ ├── 否 → Ollama 本地部署（Qwen2、Llama3）
│ └── 是 → 阿里云通义千问（国内合规）
└── 否 → 预算充足？
├── 是 → GPT-4o（综合最强）
└── 否 → DeepSeek / 通义千问（性价比高）
1.3 AI 应用开发范式演进
1.3.1 三代开发范式
第一代：API 直调
直接用 HTTP 客户端调用模型 API，最原始但最灵活。
// 第一代：直接用 RestTemplate 调用 OpenAI API
public String callOpenAiDirectly(String question) {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setBearerAuth("sk-your-api-key");
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
// 手动拼装请求体
String requestBody = """
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