2025 年，我们见证了大模型从「技术狂欢」逐渐走向「真实落地」。

这一年里，我们在公众号持续分享了：

• ✅ Dify 私有化部署与二次开发
• ✅ RAGFlow 知识库构建与检索优化
• ✅ 企业内部知识问答、流程自动化、智能助手实践
• ✅ 模型选型、性能调优、成本控制经验

后台也收到不少朋友私信：

“已经上线了一个 AI 助手，但用的人不多…”
“效果不错，但成本有点扛不住…”
“技术能做出来，但业务不知道怎么真正落地…”

所以，2026 年的第一篇文章，我想做一件非常重要的事：

👉 真实调研：大家到底用大模型做成了什么？跑得怎么样？遇到了哪些坑？

这不仅决定我们后续内容方向，也希望帮助更多同行少走弯路。

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📊 一、你目前的大模型项目进展到哪一步了？

欢迎在文末投票（或留言选择）👇

A. 还在学习阶段

• 看文档、搭环境、跑 Demo
• Dify / LangChain / RAGFlow 玩得比较多
• 还没真正对接业务

B. 已经做出 PoC / 内部 Demo

• 有原型系统或内部试点
• 部分业务开始体验
• 效果还在打磨

C. 已经在真实业务中上线

• 有真实用户在使用
• 已接入业务流程或生产系统
• 开始关注稳定性、成本、运维

D. 已经形成商业化或规模化应用

• 有付费客户 / 明确 ROI
• 多模型、多场景部署
• 开始平台化、产品化

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🧩 二、你正在做的是哪一类大模型应用？

可以多选 👇

• 🔍 企业知识库 / 智能问答（RAG）
• 🤖 智能客服 / 工单助手
• 📄 文档生成 / 报告生成 / 写作助手
• 🧠 内部 Copilot（研发 / 运维 / 产品）
• 🛠️ 工作流自动化 / Agent
• 🏭 行业应用（制造、政务、医疗、金融、能源等）
• 📊 数据分析 / BI 助手
• 🎯 还在探索方向中

如果你做的是比较小众或创新的场景，也非常欢迎留言分享。

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🎯 三、真正让你头疼的核心问题是什么？

下面这些问题，看看你中了几个 👀

1️⃣ 效果问题

• RAG 命中率不稳定，幻觉难控制
• 文档结构复杂，召回质量难优化
• Prompt 越写越复杂，维护成本高

2️⃣ 工程问题

• 私有化部署复杂，环境依赖多
• 并发、性能、稳定性不好压测
• 流式输出、上下文管理、长文本处理很麻烦

3️⃣ 成本问题

• Token 消耗快，预算难控制
• 模型选型纠结（闭源 vs 开源）
• GPU / 推理资源投入大

4️⃣ 业务问题

• 用户真实使用率不高
• AI 价值难量化，老板不买账
• 场景不够刚需，容易“做完就吃灰”

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💬 四、几个直击痛点的问题，欢迎评论区开聊

我非常希望在评论区看到你们的真实经验，而不是 PPT 里的“成功案例”。

你可以任选一个或多个回答：

1. 👉 你目前的大模型项目，是否真正产生业务价值？
2. 👉 你遇到的最大技术坑是什么？是 RAG、模型效果、性能，还是部署？
3. 👉 如果让你重新做一次，你最想避开的一个坑是什么？
4. 👉 你最希望 2026 年解决的一个 AI 工程问题是什么？
5. 👉 你觉得大模型在你所在行业，真正有机会跑通的场景是什么？

哪怕是一两句话，也非常有价值。

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🌱 五、2026 年，我们一起做什么？

接下来一年，我希望更多输出：

• ✅ 可复现的工程实战
• ✅ 真正可落地的架构方案
• ✅ 成本、性能、稳定性优化经验
• ✅ Dify / RAGFlow 深度实践
• ✅ 企业级大模型系统设计
• ✅ 副业 / 产品化 / 商业化探索

但方向不应该只由我决定，而是由 你们真实的需求决定。

欢迎：

• 📌 投票选择你的阶段
• 💬 评论区分享你的项目与痛点
• 🔁 转发给正在做大模型的朋友一起参与
• 投票地址：https://mp.weixin.qq.com/s/ot6SdHdHLBYk1ZJOYuH5Dw

2026，让我们一起把 “大模型应用”真正落到工程与业务价值上。