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：https://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：

// 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<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：

• 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

// 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

1. 模块化设计：将RAG、Function Calling、MCP等功能模块化，便于维护和扩展
2. 异步处理：使用异步架构处理长时间运行的任务
3. 缓存策略：合理使用缓存减少重复计算和API调用
4. 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

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

成本控制措施

1. 智能路由：根据问题复杂度路由到不同规模的模型
2. 结果缓存：缓存常见问题的回答
3. 用量监控：实时监控API使用量和成本
4. 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）。