掘金 人工智能 07月14日 15:01
AI 大模型调用全流程:从原理到实践的完整指南
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

本文深入探讨了AI大模型的核心技术,包括Transformer架构、自回归生成过程、RAG、Function Calling和MCP等关键概念,并结合实际应用场景,详细介绍了性能优化、成本控制、流式输出、错误处理、安全合规以及未来发展趋势。文章旨在帮助读者全面理解AI大模型的工作原理,掌握构建下一代AI应用的关键技术。

🧠 **Transformer 架构核心机制:** 现代大模型基于 Transformer 架构,主要由 Token化、词嵌入、位置编码和注意力机制组成。自注意力机制是其关键,通过Query、Key、Value矩阵计算,使模型能够关注最相关的上下文信息,从而理解和生成文本。

🔄 **自回归生成过程:** 大模型采用自回归方式生成文本,即基于前面的所有token预测下一个token。通过KV缓存、预填充与解码分离等技术进行性能优化,提升推理速度,实现高效的文本生成。

💡 **RAG、Function Calling 和 MCP:** RAG(检索增强生成)通过外部知识库检索增强回答能力,解决知识截止日期和幻觉问题;Function Calling (函数调用) 允许大模型调用外部工具和 API,扩展其能力边界;MCP(模型上下文协议)提供标准化 AI 模型与外部工具和数据源的交互。

🚀 **性能优化与成本控制:** 文章详细介绍了推理性能指标,包括TTFT、ITL等,以及模型大小、上下文长度、并发量和硬件配置等影响因素。同时,提供了成本控制策略,包括Token使用优化、模型选择策略、缓存机制和批处理优化等,以实现高效且经济的AI应用。

🛡️ **安全与合规措施:** 文章强调了安全控制措施,包括输入验证、输出过滤、访问控制和数据隐私。 提供了Prompt注入防护、恶意输入检测、内容安全审查、敏感信息过滤、有害内容检测、版权内容识别、身份认证、权限管理、API密钥管理、数据加密、日志脱敏和合规审计等最佳实践。

今天看了一篇关于 AI 的文章,里面提到 但是按照大家卷的程度来看,在未来的不久不管你是前端还是后端,大模型底层原理将会是和源码一样成为面试中的热门话题。

我觉得挺有道理的,所以就给自己也整理了一篇文章来给自己做参考跟知识巩固吧。

其实在 3 个月前,我也基于 LibreChat 整理过一篇 AI驱动的前端革命:10项颠覆性技术如何在LibreChat中融为一体,不过那毕竟是以实体落地技术为切入点整理的,没太涉及底层原理,因此就重新梳理了一份出来。

写在前头的免责声明:我不是专家,只是互联网的缝合怪,如果大家发现文章哪里有不正确的地方,希望能直接指出来,万分感谢!🙏

大模型底层原理概述

Transformer架构的核心机制

现代大型语言模型主要基于 Transformer 架构,其核心在于 自注意力机制(Self-Attention)

graph TD    A[输入文本] --> B[Token化]    B --> C[词嵌入 + 位置编码]    C --> D[多头注意力层]    D --> E[前馈神经网络]    E --> F[层归一化]    F --> G[输出层]    G --> H[生成下一个Token]    H --> I{是否结束?}    I -->|否| D    I -->|是| J[完整响应]

关键技术点:

自回归生成过程

大模型采用自回归方式生成文本,即基于前面的所有 token 预测下一个 token:

sequenceDiagram    participant U as 用户输入    participant M as 大模型    participant C as 上下文缓存        U->>M: 输入prompt    M->>C: 缓存KV向量    loop 逐token生成        M->>M: 基于上下文预测下一个token        M->>C: 更新KV缓存        M->>U: 输出token    end

性能优化技术:

端到端调用流程架构

整体系统架构

graph TB    subgraph "前端层"        A[用户界面] --> B[HTTP请求]        B --> C[SSE流式接收]    end        subgraph "后端服务层"        D[API网关] --> E[请求预处理]        E --> F[上下文增强]        F --> G[模型调用]        G --> H[响应后处理]        H --> I[SSE流式推送]    end        subgraph "AI服务层"        J[大模型API] --> K[Token生成]        K --> L[流式输出]    end        subgraph "扩展服务"        M[RAG检索] --> F        N[Function Calling] --> F        O[MCP工具] --> F    end        B --> D    I --> C    G --> J    L --> H

详细调用时序

sequenceDiagram    participant F as 前端    participant B as 后端API    participant R as RAG服务    participant T as 工具服务    participant L as 大模型        F->>B: 发送用户请求    B->>B: 请求预处理与验证        alt 需要RAG检索        B->>R: 语义检索相关文档        R-->>B: 返回相关上下文    end        B->>B: 构建完整Prompt    B->>L: 调用大模型API(stream=true)        loop 流式响应        L-->>B: 返回生成token        B-->>F: SSE推送token        F->>F: 实时渲染                alt 需要工具调用            L-->>B: 返回Function Call            B->>T: 执行工具调用            T-->>B: 返回执行结果            B->>L: 继续生成        end    end        L-->>B: 生成完成    B-->>F: 结束SSE连接

核心技术详解

RAG(检索增强生成)

RAG 通过外部知识库检索增强模型的回答能力,解决知识截止日期和幻觉问题。

RAG 工作流程:

graph LR    subgraph "数据准备"        A[原始文档] --> B[文档分块]        B --> C[向量化]        C --> D[向量数据库]    end        subgraph "检索过程"        E[用户查询] --> F[查询向量化]        F --> G[相似度搜索]        D --> G        G --> H[相关文档片段]    end        subgraph "生成过程"        H --> I[构建增强Prompt]        I --> J[大模型生成]        J --> K[最终回答]    end

关键技术点:

Function Calling(函数调用)

Function Calling 让大模型能够调用外部工具和 API,扩展其能力边界。

工作机制:

flowchart TD    A[用户请求] --> B{分析是否需要工具}    B -->|是| C[识别所需工具]    B -->|否| D[直接回答]    C --> E[提取参数]    E --> F[生成工具调用]    F --> G[执行工具]    G --> H[处理返回结果]    H --> I[生成最终回答]

工具调用示例:

// 工具定义const weatherTool = {  name: "get_weather",  description: "获取指定城市的天气信息",  parameters: {    type: "object",    properties: {      city: {        type: "string",        description: "城市名称"      }    },    required: ["city"]  }};// 调用流程const response = await llm.invoke({  messages: [...],  tools: [weatherTool],  tool_choice: "auto"});if (response.tool_calls) {  const result = await executeFunction(response.tool_calls[0]);  const finalResponse = await llm.invoke({    messages: [..., result]  });}

MCP(模型上下文协议)

MCP 是一个开放标准,用于标准化 AI 模型与外部工具和数据源的交互。

MCP 架构:

graph TD    subgraph "MCP客户端"        A[LLM应用] --> B[MCP客户端]    end        subgraph "MCP服务端"        C[MCP服务器] --> D[工具1:文件系统]        C --> E[工具2:数据库]        C --> F[工具3:API服务]        C --> G[工具4:Web搜索]    end        B <--> C

MCP 核心组件:

MCP vs 传统API集成:

对比维度传统APIMCP
集成复杂度每个API需要单独集成统一协议,一次集成
工具发现静态配置动态发现
错误处理各自实现标准化处理
扩展性线性增长复杂度统一管理

关键性能指标

推理性能指标

graph LR    A[用户发送请求] --> B[TTFT<br/>首Token时间]    B --> C[ITL<br/>Token间延迟]    C --> D[总响应时间]        subgraph "性能影响因素"        E[模型大小]        F[上下文长度]        G[并发量]        H[硬件配置]    end

关键指标说明:

成本控制策略

graph TD    A[成本优化] --> B[Token使用优化]    A --> C[模型选择策略]    A --> D[缓存机制]    A --> E[批处理优化]        B --> B1[精简Prompt]    B --> B2[动态截断]    B --> B3[智能分块]        C --> C1[简单任务用小模型]    C --> C2[复杂任务用大模型]    C --> C3[多模型组合]        D --> D1[语义缓存]    D --> D2[结果缓存]    D --> D3[上下文缓存]

流式输出实现

SSE(Server-Sent Events)实现

// 后端实现app.post('/chat/stream', async (req, res) => {  res.writeHead(200, {    'Content-Type': 'text/event-stream',    'Cache-Control': 'no-cache',    'Connection': 'keep-alive',    'Access-Control-Allow-Origin': '*'  });  try {    const stream = await openai.chat.completions.create({      model: 'gpt-4',      messages: req.body.messages,      stream: true    });    for await (const chunk of stream) {      const content = chunk.choices[0]?.delta?.content;      if (content) {        res.write(`data: ${JSON.stringify({ content })}\n\n`);      }    }  } catch (error) {    res.write(`data: ${JSON.stringify({ error: error.message })}\n\n`);  } finally {    res.write('data: [DONE]\n\n');    res.end();  }});// 前端接收const eventSource = new EventSource('/chat/stream');eventSource.onmessage = (event) => {  const data = JSON.parse(event.data);  if (data.content) {    updateUI(data.content);  }};

WebSocket 替代方案

// WebSocket实现双向通信const ws = new WebSocket('ws://localhost:8080/chat');ws.onopen = () => {  ws.send(JSON.stringify({    type: 'chat',    message: '你好,请介绍一下AI技术'  }));};ws.onmessage = (event) => {  const data = JSON.parse(event.data);  switch(data.type) {    case 'token':      appendToken(data.content);      break;    case 'function_call':      displayFunctionCall(data.function);      break;    case 'complete':      markComplete();      break;  }};

错误处理与监控

错误处理策略

graph TD    A[API调用] --> B{请求成功?}    B -->|否| C[错误类型判断]    C --> D[速率限制 429]    C --> E[服务器错误 5xx]    C --> F[客户端错误 4xx]        D --> G[指数退避重试]    E --> H[切换备用服务]    F --> I[用户友好提示]        G --> J[重试成功?]    J -->|否| K[降级服务]    J -->|是| L[正常响应]        B -->|是| L

监控指标

graph LR    subgraph "业务指标"        A[成功率]        B[响应时间]        C[用户满意度]    end        subgraph "技术指标"        D[API延迟]        E[错误率]        F[Token消耗]    end        subgraph "资源指标"        G[CPU使用率]        H[内存占用]        I[网络带宽]    end

安全与合规

安全控制措施

graph TD    A[安全框架] --> B[输入验证]    A --> C[输出过滤]    A --> D[访问控制]    A --> E[数据隐私]        B --> B1[Prompt注入防护]    B --> B2[恶意输入检测]    B --> B3[内容安全审查]        C --> C1[敏感信息过滤]    C --> C2[有害内容检测]    C --> C3[版权内容识别]        D --> D1[身份认证]    D --> D2[权限管理]    D --> D3[API密钥管理]        E --> E1[数据加密]    E --> E2[日志脱敏]    E --> E3[合规审计]

最佳实践总结

架构设计原则

    模块化设计:将RAG、Function Calling、MCP等功能模块化,便于维护和扩展异步处理:使用异步架构处理长时间运行的任务缓存策略:合理使用缓存减少重复计算和API调用监控告警:建立完善的监控体系,及时发现和处理问题

性能优化建议

    Prompt工程:精心设计prompt减少token消耗模型选择:根据任务复杂度选择合适的模型批处理:将多个请求打包处理提高效率连接池:维护API连接池避免频繁建连

成本控制措施

    智能路由:根据问题复杂度路由到不同规模的模型结果缓存:缓存常见问题的回答用量监控:实时监控API使用量和成本预算控制:设置使用上限防止成本失控

未来发展趋势

技术演进方向

graph LR    A[当前状态] --> B[短期发展]    B --> C[中期展望]    C --> D[长期愿景]        A --> A1[基础RAG]    A --> A2[简单Function Calling]        B --> B1[多模态RAG]    B --> B2[Agent工作流]        C --> C1[自主学习系统]    C --> C2[跨模态推理]        D --> D1[通用人工智能]    D --> D2[认知计算]

标准化进程

结语

AI大模型调用技术正在快速演进,从简单的文本生成到复杂的多模态交互,从孤立的模型调用到完整的智能代理系统。理解和掌握 RAG、Function Calling、MCP等核心技术,对于构建下一代 AI 应用至关重要。

当然,在我看来,这些概念对普通人来说,就跟隔壁村三婶家的牛生了三只小鸡一样,只是茶余饭后吹牛的谈资,因为在日常的活动中,我们使用的差不多都是顶层的应用了,不会太涉及底层(虽然这也没有多底的)。

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

大模型 Transformer RAG Function Calling MCP
相关文章