写在前面：
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受访者：风格同学，电气工程专业转行数分，公司大模型开发项目成员
采访&整理：运营范范
代码能力不强？借助大模型落地企业项目！
范范：请先介绍下自己吧
hello大家好，大家可以叫我风格。目前做的是电商公司的BI，但是随着AI工具喷涌式的出现，我所在的部门也开始开发AI应用的重担了。
我本身的专业是电气工程，大学期间可以说没接触过代码，更别说大模型、算法之类的工作了。
范范：小伙伴一直谦虚的说自己代码能力不强，那实际工作中是如何做大模型开发的？
这一点确实是困扰我很久的问题，因为我本身是一个纯外行，也没有任何工程化开发经验。
在刚开始觉得大模型是一个很需要专业知识的领域，不研究的很深入感觉就不会,希望在正式开发前把所有知识学完。
比如当看到模型使用的什么transform框架，又是使用的什么注意力机制之类的时候很不明白这是什么，就反思如果我不明白的话那后面的东西我能进行下去吗，就会产生焦虑。
范范：那是如何解决的？
解决这个问题，我觉得分两点，第一是借助大模型。因为刚开始基础弱，比如木羽老师的项目代码是一个完整的工程化代码，要吃透还是要费不少功夫。
而且既然做大模型，干嘛不利用大模型提升效率呢？
现在出现很多AI代码编辑器比如cursor、trae，通过大模型的能力先帮我解释整个项目结构，再对每个代码文件进行解释。
然后在实际的debug过程中遇到错误或者不理解的，再让大模型单独解释，整个环节下来会让自己更快更清晰的吃透代码。
第二点是要想清楚目的，我们不管是学习还是研究，其目的是想要达成我们在某个业务场景的目标，不明白模型的原理和相关算法实际上是不影响我们使用它。
就好比出现的一个新产品我不必焦虑它内部是什么原理用了什么技术，只需要知道怎么使用它就好，当我使用的更熟练的时候，还能变通的去使用。
当然不是说就不需要懂原理了，如果能懂更好，你的项目效果会更好。但如果想迅速入门，不用太纠结代码能力。
范范：那你认为落地大模型项目重要的是什么？
我认为是你对业务场景的理解够不够，这决定了大模型该怎么设计运用。
想清楚之后借助大模型帮助开发是很快的，比如我现在使用一个开源的RAGflow，我看中了它的知识库能力，想要自己做一个适配自己内部的知识库管理页面，就可以直接使用cursor帮我们开发好前后端实现快速上线
企业变革，大模型不止做“陪聊”！
范范：现在大模型如何在贵公司发挥作用？
目前来讲，我想要的效果还没有实现，不过已经有了些效率的提升，比如：
>以前业务需要导出数据、整理数据、分析数据，现在通过一句话来实现；
>业务需要的直播脚本直接生成；
>各个电商平台客服对话由AI托管（不过这个不单单是大模型层面了，所以另一个我们考虑的就是客服话术的生成，基于顾客的询问生成合适的回应话术，即提高顾客的舒适度，也大大降低客服人员的培训和需求成本）；
实现是本地部署了dify+RAGflow，dify搭建业务场景的工作流，RAGflow作为知识库管理。
不过现在也还在初期阶段，还有不少问题在不断探索中，比如工作流会话中的权限，nlp_to_sql的时候不同人的数据权限、店铺权限等。
现在在跟进木羽的Graphrag项目，我也是希望后面走通部署起来，把公司的内部知识库整理起来！
范范：现在最看重的技术是？
Agent和RAG，我希望最后能做出像Manus一样的Agent。
（范范补充：MCP+Manus的项目将会在春季班中完成讲解，新课上线啦~）
Agent是今年最大的热点，我希望他能逐渐的实现帮人做事，自主完成一系列动作，这也是我认为的大模型落地项目应该有的样子。而RAG技术是解决模型幻觉、定制、定向输出的重要能力，
范范：现在的你会如何进行相关学习？
在我刚开始时，非常想要快速的接收所有的学习内容，所以就各种看课程和相关视频，但是自己动手实践比较少，很多内容没有自己从0到1的来一遍，这样导致自己在实际中，总是出现有印象但就是写不出来的尴尬。
就像前面说的，现在更多的是要求自己知道怎么使用它就好，之后就是多实践，当我使用的更熟练的时候，还能再变通的去使用。
也建议新人同学多实践，把老师们的代码完整跑一遍。在平时也可以多结合场景，想想怎么把大模型应用起来。
当然，这确实会花很多时间，不过当完成之后是自己求职的大力支。作为从业者，只要能力足够、有开发落地的项目就不怕。
以上就是本次访谈的全部内容啦~
“Agentic时代同行计划”是希望集结大家的智慧。也许你的一句话会在未来5年、10年点亮另一个人的心，给予他继续前行的力量！
访谈不限主题、不限内容，会有专人进行访编辑并维护~
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