## 前言
2026 年，大模型已经无处不在。但如何将大模型真正落地到业务中，仍然是一个工程挑战。
## API 调用方案
“`python
import openai
client = openai.OpenAI(api_key=”your-key”)
response = client.chat.completions.create(
model=”gpt-4″,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “你是一个数据分析助手”},
{“role”: “user”, “content”: “分析这份销售数据”},
],
temperature=0.7,
)
“`
## RAG 架构
检索增强生成（RAG）是目前企业级应用的主流方案：
– 文档切分 → 向量化 → 存入向量数据库
– 用户提问 → 检索相关文档 → 拼接 Prompt → 大模型生成
– 关键：检索质量 >> 模型能力
> RAG 不是银弹，但它解决了大模型的两大痛点：知识时效性和幻觉问题。
## 成本控制
| 方案 | 成本 | 适用场景 |
|——|——|———|
| API 调用 | 按 token 计费 | 小规模验证 |
| 本地部署 | 硬件一次性投入 | 大规模生产 |
| 模型蒸馏 | 中等 | 平衡方案 |
## 结论
大模型工程化的核心不是模型本身，而是工程基础设施。