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人工智能和大模型正在引领当前最重要的科技创新趋势。在过去的一年中，行业关注点已从大模型研发转向实际应用，正成为推动创新和转型的关键力量。百度智能云千帆AppBuilder作为基于大模型的企业级AI原生应用开发工作台，支持应用的快速开发和发布，以零代码、低代码、代码态三种模式，满足各类开发者的不同应用开发需求。截至目前，百度智能云千帆大模型平台服务客户数已突破15万，开发了55万个大模型应用。那么，AI原生应用的开发逻辑与传统应用开发有何不同？千帆AppBuilder如何拆解应用开发过程，其开发思路秘诀又是什么？产业级AI原生应用开发有哪些技术难点？

百度智能云对话AI原生——云智实验室系列栏目的第二期，邀请到百度主任研发架构师董大祥，围绕产业级AI原生应用开发话题，通过讨论与实操结合的方式，在线展示千帆AppBuilder如何重构企业AI原生应用开发体验，满足各类开发需求，帮助企业将AI应用的创意和构想变为现实。

大模型时代应用开发新范式

在大模型时代，AI原生应用在产品形态上显著变化，主要归功于大语言模型的理解、生成、逻辑和记忆四大核心能力。应用交互从传统的表单和按钮，转变为自然语言对话，这一转变也引发了开发方式的变革。

传统应用开发流程复杂，需要先进行高层设计，再分解为子模块开发，最后集成到一起，这一过程耗时且风险极高。在大模型技术加持下开发者可以借助AppBuilder平台通过自然语言快速构建一个从0到1的应用原型，随后逐步丰富和完善功能，这意味着应用开发发生了翻天覆地的变化。

总结来说，过去应用开发需要大量时间和人力投入，而现在依靠大语言模型能力，可以自顶向下快速构建原型，重塑了应用开发体验。

三步构建AI原生应用方法论

在构建AI原生应用的过程中，平台采用自顶向下的开发模式，先将模糊的想法转化为具体的应用配置方案，然后逐步丰富和完善功能。这种方法可以让开发者在短时间内快速搭建出符合需求的AI原生应用，实现从创意到应用的高效转变。具体来说，平台形成了一套三步构建方法论，包含以下三个关键步骤：

创意描述：一句话描述你的创意。
创意拆解：将创意拆解为思考模型和组件两类工作。
创意实现：选择合适的工具，通过自然语言描述思考模式，实现组件。

千帆AppBuilder产业级场景应用开发

在实际使用应用开发平台进行产业级应用开发过程中，客户往往会面临更复杂的开发需求并对平台的效果和性能有更高的要求，例如需要多个组件连续自动调用才能实现指令需求，海量私有数据需要解析和企业开发中对组件能力的高需求等，千帆AppBuilder对这些都提供了针对性解决方案。

高效灵活的自动编排能力：平台底层模型能够精准理解用户的角色指令和对各种组件的描述，并能连续自动调用多个组件，灵活地自动编排任务。

例如创建一个旅游助手，会用到百度搜索、文生图、TTS（语音合成）三个组件能力。在创建应用角色指令阶段就会描述当用户询问信息是人的时候，需通过百度搜索组件检索人相关信息，并绘制画像。当用户询问景点信息，需使用百度搜索提炼和总结景点特色信息，并且用音频方式播报。这一系列描述需要平台及底层模型紧密配合，理解实际使用场景才能完整触发，并且任务都由两个组件连续自动调用才能完成。

私有文档集成和企业级检索增强：平台具备海量文档的管理、合理的文档解析、版面分析、知识增强以及语义检索和召回功能。企业开发者可以利用自己的知识库来回答实际场景中的问题，降低模型可能产生的误解或错误。
开放易用的优质组件：平台提供了百度搜索、代码解释器、文生图、文件转换器、网页内容理解和长文档内容理解等60多个功能强大的官方组件。开发者可以像搭建乐高积木一样，灵活组合组件并且自定义组件，满足各类灵活定制开发需求。

AI原生应用开发前景

千帆AppBuilder在大模型企业落地场景中，持续提升服务企业的能力，扩展大模型应用的边界。近期，在WAIC期间举办的“大模型助力新质生产力发展论坛”上，千帆AppBuilder全新升级企业级知识检索增强(RAG），扩展性、开放性、安全性显著提升；全新发布“RAG X 百度搜索”功能，将百度搜索在时效性、客观性方面的优势，与RAG在私域知识响应、语言灵活性方面的优势进行能力互补，大幅提升用户知识检索体验；发布千帆AppBuilder私有化版本，推动大模型在政务、工业、交通、金融等行业的落地。

短短几个月，技术团队实现千帆AppBuilder在工作流编排、企业级RAG等功能的数次迭代，持续将大模型的强大能力落地到各行各业。智能既是科技的进步，也是理念的变革，千帆AppBuilder将携手客户、伙伴并进，继续迎接未来的无限可能。