作为一个开发者，站在工程实践与系统构建的角度，当前 AI 与大模型（LLM）技术既是强劲工具，也是需要谨慎对待的“双刃剑”。正确使用它们，不仅能提升效率、增强产品能力，还能避免安全、合规与成本陷阱。以下从技术认知、使用原则和工程实践三个层面浅谈：

一、当前 AI 与大模型技术的关键特征（开发者视角）

1.能力强劲但不可盲信

• 大模型在语言理解、代码生成、逻辑推理等方面表现出“类人”能力，但本质仍是概率生成器，会“一本正经地胡说八道”（幻觉）。
• 开发者需默认：模型输出是“提议”，不是“实际”。

2.开源生态成熟，私有化成为可能

• Llama 3、Qwen、DeepSeek、Phi 等开源模型支持本地部署，结合量化（GGUF/INT4）、推理引擎（vLLM、llama.cpp）和 Docker 容器化，可在企业内网安全运行。
• 这为你这类熟悉 FastAPI + Docker + 权限控制的开发者提供了可控落地路径。

3.RAG（检索增强生成）是当前最实用的架构

• 无需重训模型，通过向量数据库注入私有知识（如医疗记录、API 文档、操作手册），即可实现领域问答。
• 关键在于数据质量、分块策略、元数据过滤（如你熟悉的组织代码、就诊流水号等可作检索条件）。

4.Agent 范式正在兴起

• 模型不再被动响应，而是主动调用工具（API、数据库、代码解释器）、规划任务、记忆上下文。
• 开发者需设计工具注册机制、执行沙箱、权限隔离，防止越权操作。

二、正确使用的四大原则

✅ 1.不把大模型当作数据库或权威信源

• 错误用法：直接让模型回答“患者 ID 为 XXX 的体温是多少？”
• 正确做法：用模型解析用户意图 → 提取结构化参数（患者ID）→ 调用后端 API 查询真实数据 → 再由模型组织语言返回。
• 核心：模型处理“语义”，系统处理“实际”。

✅ 2.敏感数据绝不裸露给公有模型

• 医疗、金融、内部系统等数据严禁直接调用 OpenAI、Claude 等公有 API。
• 解决方案：本地部署开源模型；若必须用公有 API，需做脱敏（如替换真实 ID 为占位符） + 审计日志。

✅ 3.关键路径必须有人工或规则兜底

• 用户删除账号、支付确认、病历修改等操作，不能仅靠模型判断。
• 提议流程：模型提议 → 后端校验权限/业务规则 → 用户二次确认 → 执行。

✅ 4.成本与性能需精细化管理

• 每次 LLM 调用都有延迟和费用。优化手段：缓存高频问答；小模型处理简单任务（如分类），大模型处理复杂生成；设置超时、速率限制、熔断机制。

三、工程实践提议

API 设计	保持清晰的model/schema/service/api分层，LLM 仅作为 service 层的一个“智能组件”
鉴权	JWT 鉴权必须前置，确保只有合法用户才能触发 AI 功能（你已关注这点，很好）
部署	使用 Docker 容器封装模型服务，通过 volume 挂载模型文件、配置国内镜像源加速拉取（你有相关经验）
日志与监控	记录 prompt、模型输出、用户反馈，用于迭代优化与安全审计
测试	编写“对抗性测试用例”：如输入模糊、矛盾、诱导性问题，验证系统鲁棒性