过去几年，人工智能应用呈现爆炸式增长。一个明显例子是ChatGPT——这款由OpenAI推出的对话模型在发布仅两个月后月活用户突破1亿，成为史上用户增长最快的消费级应用 (史上增速最快消费级应用，ChatGPT月活用户突破1亿澎湃号·湃客澎湃新闻-The Paper)。AI的迅猛发展让各行各业都在思考如何将其融入业务。然而，热潮之下也有浮躁与挑战。调查显示，许多企业在AI上的投入尚未获得理想回报：2024年只有47%的受访IT领导者认为他们的AI项目实现了盈利 (ROI remains elusive for enterprise AI plans despite progress | CIO Dive)。一些项目甚至因为效果不佳而中途夭折，比如IBM耗资数十亿美元打造的Watson肿瘤诊疗系统曾被曝出推荐“不安全或错误”的治疗方案，未能达到预期 (IBM’s Watson recommended ‘unsafe and incorrect’ treatments for cancer patients, investigation reveals) (IBM’s Watson recommended ‘unsafe and incorrect’ treatments for cancer patients, investigation reveals)。显然，AI应用既有潜在高回报，也充满风险和不确定性。如何系统化地开发AI应用，在避开陷阱的同时有效落地价值？ 这正是我们今天讨论的核心。接下来，我将结合方法论框架和实际案例，为大家介绍AI应用开发的思路及最佳实践，以帮助各位在日常工作中更好地规划和实施AI项目。
月度归档： 2025 年 2 月
关于AI代替人类写代码的深层分析
关于AI能否完全代替人类编写代码的问题，确实存在深层的技术哲学矛盾，需要从多个维度进行分析：
基于dify平台获取现有系统数据实现数据智能问答
现有的业务系统数据通常存储在数据库中，而AI大模型本身并不具备直接访问数据库的能力。因此，需要通过接口将数据库中的数据查询出来，再传递给大模型进行进一步分析与处理。由于人类语言对数据需求的表达较为随意，首先需要将用户的意图转换为合适的SQL查询语句，并通过接口执行查询操作。查询结果返回后，AI大模型会根据需求进行处理，并以友好的方式输出结果。
基于 AstrBot、Gewechat 和 Dify 构建微信聊天机器人应用
为了开发一款能够 24 小时在线的微信聊天机器人，在我无法及时回复消息时，自动向对方提供我的日程安排、最新动态和基本信息，并能陪伴聊天解闷，甚至提供 IP 地址归属地查询、经典语录查询等常用工具功能，我选择了以下三个开源框架