AI 大模型调用全流程：从原理到实践的完整指南

作者：陈大鱼头

github：github.com/KRISACHAN

邮箱：chenjinwen77@gmail.com

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：

Token化：将文本切分为更小的语义单元，通常1个token约等于0.75个英文单词或1.5个中文字符
词嵌入：将token转换为高维向量（通常768-4096维），捕获语义信息
位置编码：为每个token添加位置信息，使模型理解序列顺序
注意力机制：通过Query、Key、Value矩阵计算，让模型关注到最相关的上下文信息

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：

KV缓存：存储键值向量避免重复计算，显著提升推理速度
预填充与解码分离：并行处理输入，顺序生成输出

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：

文档分块：将长文档切分为适合的片段（通常512-1024 tokens）
向量化：使用嵌入模型将文本转换为数值向量
相似度搜索：通过余弦相似度等算法找到最相关的文档
上下文融合：将检索结果与用户查询整合为完整的prompt

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：

javascript 复制代码

// 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：

Resources：提供上下文信息的数据源
Tools：可执行的功能函数
Prompts：预定义的提示模板
Sampling：让服务器请求LLM生成内容

MCP vs 传统API集成：

对比维度	传统API	MCP
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
首Token时间] B --> C[ITL
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：

TTFT（Time to First Token）：从请求到第一个token生成的时间，影响用户感知的响应速度
ITL（Inter-Token Latency）：相邻token之间的生成间隔，影响流式输出的流畅度
吞吐量：单位时间内处理的token数量
并发能力：同时处理的请求数量

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

javascript 复制代码

// 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

javascript 复制代码

// 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

协议统一：MCP等开放协议将推动行业标准化
工具生态：围绕标准协议构建丰富的工具生态
互操作性：不同厂商的AI服务将更容易集成

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）。