3 篇博文 含有标签「大语言模型」

想象一个再熟悉不过的场景：周一上午，你又坐在会议室里复盘，为什么公司的 LLM 应用始终冲不出展示环境。团队已经搭了一个看起来很“聪明”的、由 GPT-4o 驱动的智能代理：能理解复杂客户咨询、通过函数调用串起内部系统，甚至还能看似自主地编排多步骤流程。那时领导层一度热情高涨，预算批得很快，Roadmap 也写得漂亮。可六个月过去，项目仍困在资深从业者口中的 demo hell（“演示炼狱”）——永远在演示，始终不上真正可承压的生产。

如果你瞬间代入，这不是偶然共鸣——而是当今企业的常态。如果这个场景听起来很熟悉，你并不孤单。无论组织是使用托管API（如GPT-4o、Claude Sonnet 4和Gemini 2.5 Pro）构建，还是部署自托管模型（如DeepSeek-R1、QwQ、Gemma 3和Phi 4），绝大多数都难以超越实验性试点项目。正如我在AI生产力研究分析中探讨的，AI的生产力效益高度依赖于具体情境，结构化方法显著优于临时性使用。瓶颈不在于你的LLM集成的复杂性、托管与自托管模型的选择，或者你的AI开发团队的才能。而在于更根本的东西：LLM应用底层的数据基础。

真正卡住企业级 LLM 应用的，不是“模型选哪个”，而是：能不能在对的时间，把对的数据，以可追溯、可度量、可治理的方式送到模型面前。 你的“智能”代理，其上限只等于你数据基础设施的下限。

如果你尝试把一个惊艳的演示推向生产，结果被碎片化系统、不一致 API、缺失血缘、检索漂移、缓存陈旧这些细碎又顽固的阻力磨掉耐心——这篇文章就是写给你的。我们的基本立场很直接：企业级 LLM 应用的成功，不取决于提示技巧或代理框架炫不炫，而取决于是否有一套为“程序化智能消费”而设计的数据底座。

接下来我们会按层拆开：数据可访问性如何悄悄钳制模型表现；哪些数据与上下文管理模式让工具调用真正可靠；面向 LLM 特有风险的治理如何设计；以及如何把这些理念落成可以扩展、可演进的生产体系。

答案从来不是“多写几个高阶提示”或者“再换个更大模型”——而是重建数据基础。下面先从问题底层结构讲起。

"上下文工程是构建动态系统，以正确格式提供正确信息和工具，使LLM能够合理完成任务的方法。" — LangChain

如果你使用AI开发应用有一段时间了，你可能已经遇到了简单提示词不再足够的瓶颈。你精心制作的提示在边缘情况下失效，你的AI助手在处理复杂任务时变得混乱，你的应用程序难以维持连贯的对话。这些挫折并非偶然——它们揭示了AI开发中正在发生的根本性转变。

像OpenAI、Anthropic、Notion和GitHub这样的公司不仅在构建更好的模型，他们还在开创全新的信息、工具和结构流向AI系统的方法。这就是上下文工程的本质。

引言​

"预测未来的最好方式，就是去创造未来。" —— 彼得·德鲁克 (Peter Drucker)

2022年，OpenAI 的 ChatGPT 横空出世，以其前所未有的智能水平，瞬间点燃了全球对人工智能技术的狂热。这场由大型语言模型（LLM）引发的技术浪潮，犹如一场"技术爆炸"，不仅让大众惊叹于 AI 的潜力，更深刻地改变了我们对未来科技发展方向的认知。从那时起，科技巨头们纷纷加入战局，竞相推出更强大、更经济的 AI 模型，试图在这场竞赛中占据领先地位。成本的持续降低和性能的不断提升，似乎预示着一个触手可及的 AI 普惠时代。

然而，当我们将目光聚焦于这场技术盛宴的核心——大语言模型本身时，却发现一个有趣的现象：尽管参与者众多，但真正能被称为"现象级"的，似乎只有 DeepSeek 一家。 这家被誉为 "AI界拼多多" 的公司，以其惊人的低成本和开源策略，迅速在全球范围内引发热议，甚至被一些人视为"技术民主化"的先锋。那么，DeepSeek 的爆红仅仅是因为价格优势吗？它真的能撼动现有 AI 格局，成为颠覆性创新的代表吗？还是说，它仅仅是技术巨头竞争格局中的一个搅局者？本文将深入探讨 DeepSeek 现象背后的深层原因，剖析其在全球 AI 领域迅速崛起的真正动因，以及它为整个行业带来的启示。