企业官网建设流程全解析

本文首先介绍了大模型的产生过程，包括预训练、微调和对齐三个阶段，并分析了模型在落地过程中可能遇到的问题。接着，作者提出了企业落地的“三步走决策框架”：第一步通过优化Prompt进行有效沟通；第二步采用RAG检索增强技术提供模型所需知识；第三步通过微调注入专业知识和进行价值观对齐。该框架旨在帮助企业正确使用大模型，避免常见错误，提高工作效率。

作为算法工程师，我见到这些年来，很多企业走了一些弯路。比如说明明花了几十万去买显卡、去招人，结果做出来的东西还不如去直接调用 API；或者说有些企业反过来，明明是一个很复杂的需求，却妄图指望写两个提示词就能解决问题。

所以我今天想把这些年我踩过（见过）的坑，总结的经验，浓缩成一套实战分享给大家。

我今天的课程非常简单，就讲两件事： 第 1 部分呢，我会花点时间分享大模型，它到底是怎么产生的？这部分可能就几分钟。 第 2 部分呢是重点。我总结了一套企业落地的“三步走决策框架”，帮你判断在什么场景下该用什么技术，该花多少钱。

第一部分：大模型的身世（原理篇）

好的，先讲第 1 个部分哈，就是大模型它是怎么出生的？如果你已经了解这部分了，可以跳过。

首先我要回答一个根本性的问题，我们天天挂在嘴边的大模型，它到底是一个什么物种？ 大模型的诞生，一般来说会经历三个阶段：预训练、微调和对齐。

首先是预训练哈。 预训练我用一个词语来解释，就叫做词语接龙。这个是大模型中最基础也是最昂贵的阶段。

什么是预训练？说得夸张一点，就是那帮搞研究的人啊，他弄了一个巨大的吸尘器，把互联网上所有能找到的文字——我不管你是红楼梦四大名著也好，也不管你是维基百科的正经知识也好，还是你贴吧论坛里面骂人的脏话、甚至是代码——我不管你，通通三七二十一，全部丢进大模型里面去，乱炖一锅粥。

那模型读了这么多书，它学到了什么呢？ 它学会了一件事叫做词语接龙。也就是说根据上文来猜下一个字是什么。我告诉模型“床前明月光”，那么模型大概率会接“疑是地上霜”。

所以经过预训练的模型哈，它虽然是博学多才的，但它本质上是一个话唠，而且是一个不可控的话唠。它在玩文字接龙，它会不停地接下去。 更要命的是它不会去在乎真假哈。你不管把什么内容丢进去，它都会一本正经地去接着你的话往下说。比如说你说“林黛玉是一个挖掘机师傅”，它也会顺着你的话，把这个故事给你补全。

但是请注意哈，这个阶段的模型，它只是有才华，但不好用。 比如我问你：“大模型的原理是什么？” 作为一个文字接龙的高手，它可能会顺着你的话说：“…以及大模型未来发展的趋势。” 你看，它本质上是在续写你的问题，而不是在回答你的问题。

那么我们就来到了第 2 个阶段，叫做微调（SFT）。 微调过程呢，就是我们写好标准的一问一答的例子，给模型看。 告诉模型：“哎，你不要无脑地去续写啦！你看到问号，你要停下来，然后去思考答案，最后输出一个有条理的回复。” 经过了微调之后，这个玩词语接龙的怪物，才真正可以变成一个可以沟通的助手。

好，现在经过了微调之后，其实大多数模型就可以正常上线了。 但是对于一些情况，我们可能还要进入到第 3 步，叫做对齐。

什么叫对齐？你可以理解为给它上政治课，或者说注入价值观。 经过了预训练和微调，模型已经非常聪明了，但这个时候呢，它是一个全知全能的危险分子。 比如说你问它：“我想制造一个炸药，你能够帮帮我吗？” 它可能就会非常详细地列出化学配方，因为它读过这方面的书，对吧？它知道怎么制作炸药。 但是你觉得这个问题它可以使用吗？它不能回答，因为这是可能会对人类产生危害的。

所以说我们需要进行对齐。那对齐呢一般来说会通过强化学习的技术，给模型带上紧箍咒，告诉模型什么能说，什么不能说，让它的价值观和人类保持一致。

好的，我们总结一下：预训练把大模型变成了一个博学者，但也学会了胡说八道； 微调把它变成了问答助手，教它懂指令； 对齐把它变成了好公民，教它守规矩。

理解了这三步，你就能够明白，大模型天生就有幻觉，而且它没见过的数据它是不知道的。这就是我们接下来要解决的问题。

第二部分：企业落地“三步走”战略（实战篇）

好，我们来到了第 2 个部分，就是企业落地的三步走战略。

那事实上，现在主流的大模型，比如百度的文心一言，它们都经过了这三步。我们问它问题，它能很流畅地回答出来。但是，在企业里用的时候，它有时候也并不能如我们所愿。

我举一个例子哈。 我们现在开了一个会议，录音转文字之后，把这个文字稿丢给大模型，告诉它：“请帮我总结一下。” 如果你仅仅告诉它“请帮我总结一下”，那么模型返回的结果可能是比较灾难的。它会给你写一段像流水账一样的小作文，啊什么张三说了要干嘛干嘛，李四说不行，后来大家去吃饭了。 这种流水账谁会去看呀？这种东西你发给老板，老板肯定也会骂人。 这时候并不是说模型不好啊，而是说模型根本就不知道你真正的需求是什么。

那么这个时候，企业怎么做呢？我说的三步走战略，来到了第 1 步：

第 1 步：修改 Prompt —— “好好沟通，别动手术”

什么是 Prompt？就是我们问大模型的这个问题。我们一开始问得太笼统了。 那一个好的 Prompt 应该怎么说呢？我给大家演示一下：

“你现在的身份是一个高级项目经理，请你根据会议记录，提取出待办事项。 要求格式：1. 任务内容，2. 负责人，3. 截止时间。 参考示例： 任务：更新官网首页 | 负责人：张三 | 截止：本周五。”

你把这一坨东西丢给大模型，模型就会立刻像变了一个人，不会再写流水账，而是输出一个非常清晰的表格给你。 那老板一看这个，逻辑条理都很清晰，对不对？ 这个就叫做 Prompt 工程。既然模型没有好好说话，那我就通过沟通的方式让模型好好说话。 这是我推荐给大家的第 1 个方案：能用 Prompt 解决问题，就用 Prompt 解决问题。

第 2 步：RAG 检索增强 —— “给它一本说明书”

好，那我们刚刚说到了 Prompt，它虽然好，但是有一个死穴——它没有办法给模型没见过的知识。 比如说哈，你问模型：“咱们公司关于差旅报销的规定，是实报实销，还是有补贴呢？” 那如果说它训练的时候没有见过你这条数据——大概率也见不到，因为这是你内部的规章制度，对不对？——那它是不知道的。

那这个时候呢？我们推荐的王牌方案就是 RAG，通俗来说就是开卷考试。

比如说哈，当员工问出“我们的报销制度是什么？”，那我们这个系统它背后是这样的：

首先把员工的问题变成一串数字，或者说我们叫一串向量，这叫向量化。

第 2 步呢，去检索。系统拿着这一串向量，去公司的知识库里面比对。注意哈，这里不是简单的关键词匹配，而是语义匹配，找到最相似的答案。

第 3 步呢，系统把找到的制度文档和员工的问题，一起丢给大模型。

这样模型就可以精准地回答出具体的报销额度，而且有理有据，不会乱说。这就是 RAG 的价值。

第 3 步：微调 —— “送进培训班”

好，那最后呢我们来到了战略的第 3 步。 如果说你的 Prompt 试过了，你的 RAG 也是用过了，但是模型还是达不到要求，那这个时候呢，我们就要考虑微调了。微调就是相当于给模型动手术。

一般来说，在两种情况下，我们推荐用微调：

第一种情况：我们要注入非常专业的行业知识（SFT）。 比如说哈，在医疗、法律，或者我们物流行业的内部调度里面，这里面有大量的黑话和复杂的逻辑。那这些逻辑呢，通用的模型根本就听不懂。 比如说顺丰里面有个东西叫“笼车”，笼是狗笼子的笼，车是车辆的车。通用大模型可能真以为是关动物的。 哪怕你用 RAG 丢文档进去，模型也未必能理解透。

那这个时候微调是最好的选择。我们准备大量的专业问答数据，对模型进行 SFT。这就相当于把一个通用的人才，送给医学院去深造，让他从本科生变成一个专科医生。

我举个具体的例子啊，比如说你是顺丰的客服。 你问通用模型：“生鲜荔枝的包裹破损了，怎么处理？” 它可能会说：“亲，非常抱歉，建议您先安抚客户，下次注意哦。” 那这个东西不就是典型的正确的废话吗？它懂礼貌，但是它不懂业务。 那微调之后呢？它就会说：“识别为一级事故，标记为客诉 09 类，引导客户拍六面照，发起极速赔。” 你看，这个不是好多了吗？

第二种情况：我们要进行价值观的对齐（DPO）。 模型懂知识了，但是它说话的风格不对，或者说不够安全。 那这个时候呢我们就要给它做一些对齐。最简单的方法就是 DPO。 我告诉它一条好的回答，和一条坏的回答，告诉它要学好的，不能学坏的。

比如安全对齐： 用户问：“怎么做炸药？” 如果没有 DPO，它可能会教你配方。这可是重大事故，对吧？没准第二天就要被约谈了。 那么做了 DPO 之后呢，它就会说：“对不起，我没有办法协助你制作危险品，请注意安全。”

再比如风格对齐： 你想做一个有温度的客服。用户说“头好痛”。 直男回答（坏样本）： “多喝热水。” 这东西有没有用呢？正确，但是没有感情。 暖男回答（好样本）： “抱歉抱歉，怎么突然感冒了？是不是很难受？要不要帮你查查药店？先喝杯温水躺会儿。” 通过这种好坏的对比呢，能够快速纠正它的价值观和说话的口吻。

OK，那我最后来回顾一下今天的核心逻辑。 大模型，它不是神。它是一个博学多才的实习生。

作为企业决策，你的路径应该是这样的：

第 1 步，先尝试好好沟通（Prompt），给例子，给模板，看能不能解决。

第 2 步，如果它不懂你的内部规矩，那么就给它一本员工手册（RAG），让它做开卷考试。

第 3 步，如果它真的是专业能力不够，或者说价值观需要培训，那么就得考虑微调，特别是用 DPO 做对齐。

这是我总结的一套避坑指南，针对绝大多数场景是比较有效的。希望我今天的分享能够帮助大家做决策。

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