接入大模型 API 并不复杂：调用接口、传提示词、处理流式输出。真正的难点在于把模型能力与业务场景结合：设计提示词、管理上下文、控制成本与质量。
把“会调用 API”升级为“做出好用的 AI 功能”，才是竞争力所在。
核心理念：大模型是能力基座，产品价值来自场景化封装与提示词工程。
哪些产品功能适合接大模型。
基于知识库的问答与引导。
文案、摘要、改写批量生成。
代码补全、解释、修复。
RAG 检索增强的精准问答。
自然语言查询与图表解读。
分类、打标、敏感识别。
从想法到可用的 AI 功能。
确定 AI 功能解决什么问题、如何衡量效果（准确率/满意度）。
写清楚角色、任务、约束、输出格式，用少量示例校准。
需要私有知识时引入 RAG，管理对话上下文避免超限。
接入 API、做流式输出，用小样本集评估质量并迭代。
关注成本、延迟与质量，加缓存与降级策略，持续优化。
控制大模型调用成本的方法。
| 手段 | 说明 |
|---|---|
| Prompt 精简 | 减少无效 token，直接降本 |
| 结果缓存 | 高频请求缓存结果 |
| 模型分层 | 简单任务用小模型 |
| 批量处理 | 低实时要求批量调用 |
| 上下文裁剪 | 控制历史长度，避免超限 |
提示词工程 + 结果校验 + 小样本迭代。关键场景加人工兜底与降级，不把质量完全交给模型。
检索增强生成：先检索知识库再让模型作答，适合私有知识与事实性问答，能显著降低幻觉。
用缓存、分层模型、Prompt 精简与批量策略，多数场景成本可控。先小流量验证再放量。
敏感数据用私有化/合规模型，明确数据使用边界，用户数据脱敏，遵循平台合规要求。
