文章总结了2025年大模型从技术到落地的转变，分享了Dify部署、RAGFlow知识库构建等实践经验，并指出实际应用中面临的效果、工程、成本和业务问题。作者计划在2026年通过真实调研了解大模型应用现状和痛点，提供可复现的工程实战、架构方案、优化经验等针对性内容，帮助读者真正实现大模型的业务价值。

2025 年，我们见证了大模型从「技术狂欢」逐渐走向「真实落地」。

这一年里，我们在公众号持续分享了：

•

✅ Dify 私有化部署与二次开发

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✅ RAGFlow 知识库构建与检索优化

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✅ 企业内部知识问答、流程自动化、智能助手实践

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✅ 模型选型、性能调优、成本控制经验

后台也收到不少朋友私信：

“已经上线了一个 AI 助手，但用的人不多…”
“效果不错，但成本有点扛不住…”
“技术能做出来，但业务不知道怎么真正落地…”

所以，2026 年的第一篇文章，我想做一件非常重要的事：

👉真实调研：大家到底用大模型做成了什么？跑得怎么样？遇到了哪些坑？

这不仅决定我们后续内容方向，也希望帮助更多同行少走弯路。

📊 一、你目前的大模型项目进展到哪一步了？

欢迎在文末投票（或留言选择）👇

A. 还在学习阶段

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看文档、搭环境、跑 Demo

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Dify / LangChain / RAGFlow 玩得比较多

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还没真正对接业务

B. 已经做出 PoC / 内部 Demo

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有原型系统或内部试点

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部分业务开始体验

•

效果还在打磨

C. 已经在真实业务中上线

•

有真实用户在使用

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已接入业务流程或生产系统

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开始关注稳定性、成本、运维

D. 已经形成商业化或规模化应用

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有付费客户 / 明确 ROI

•

多模型、多场景部署

•

开始平台化、产品化

🧩 二、你正在做的是哪一类大模型应用？

可以多选 👇

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🔍 企业知识库 / 智能问答（RAG）

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🤖 智能客服 / 工单助手

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📄 文档生成 / 报告生成 / 写作助手

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🧠 内部 Copilot（研发 / 运维 / 产品）

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🛠️ 工作流自动化 / Agent

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🏭 行业应用（制造、政务、医疗、金融、能源等）

•

📊 数据分析 / BI 助手

•

🎯 还在探索方向中

如果你做的是比较小众或创新的场景，也非常欢迎留言分享。

🎯 三、真正让你头疼的核心问题是什么？

下面这些问题，看看你中了几个 👀

1️⃣ 效果问题

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RAG 命中率不稳定，幻觉难控制

•

文档结构复杂，召回质量难优化

•

Prompt 越写越复杂，维护成本高

2️⃣ 工程问题

•

私有化部署复杂，环境依赖多

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并发、性能、稳定性不好压测

•

流式输出、上下文管理、长文本处理很麻烦

3️⃣ 成本问题

•

Token 消耗快，预算难控制

•

模型选型纠结（闭源 vs 开源）

•

GPU / 推理资源投入大

4️⃣ 业务问题

•

用户真实使用率不高

•

AI 价值难量化，老板不买账

•

场景不够刚需，容易“做完就吃灰”

💬 四、几个直击痛点的问题，欢迎评论区开聊

我非常希望在评论区看到你们的真实经验，而不是 PPT 里的“成功案例”。

你可以任选一个或多个回答：

1

👉 你目前的大模型项目，是否真正产生业务价值？

2

👉 你遇到的最大技术坑是什么？是 RAG、模型效果、性能，还是部署？

3

👉 如果让你重新做一次，你最想避开的一个坑是什么？

4

👉 你最希望 2026 年解决的一个 AI 工程问题是什么？

5

👉 你觉得大模型在你所在行业，真正有机会跑通的场景是什么？

哪怕是一两句话，也非常有价值。

🌱 五、2026 年，我们一起做什么？

接下来一年，我希望更多输出：

•

✅ 可复现的工程实战

•

✅ 真正可落地的架构方案

•

✅ 成本、性能、稳定性优化经验

•

✅ Dify / RAGFlow 深度实践

•

✅ 企业级大模型系统设计

•

如何学习AI大模型？

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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