大模型毕业设计选题指南：从API调用到LoRA微调

1. 大模型毕业设计选题全景概览

在人工智能技术迅猛发展的当下，大型语言模型(LLM)已成为计算机相关专业毕业设计的热门方向。从简单的API调用到复杂的模型微调，大模型领域为不同技术基础的学生提供了丰富的选题空间。本文将系统梳理从易到难的毕业设计选题方案，涵盖RAG架构、LoRA微调、本地化部署等前沿技术方向。

2. 入门级选题方案

2.1 基于公开API的智能问答系统

对于编程基础较弱的同学，可以从调用现成大模型API开始。目前国内外主流平台如OpenAI、Claude等都提供了完善的API文档。典型实现步骤包括：

1. 注册开发者账号并获取API密钥
2. 使用Python requests库发送HTTP请求
3. 设计简单的Web界面展示问答结果

关键技术点在于：

• 请求参数调优（temperature、max_tokens等）
• 对话历史管理
• 异常处理机制

提示：建议使用Flask或FastAPI框架搭建Web服务，注意API调用频次限制。

2.2 单文档问答系统实现

利用LangChain等框架构建针对单个PDF/TXT文件的问答系统：

python复制from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

loader = PyPDFLoader("example.pdf")
pages = loader.load_and_split()
db = FAISS.from_documents(pages, OpenAIEmbeddings())
retriever = db.as_retriever()

3. 进阶级选题方案

3.1 RAG知识库构建

检索增强生成(RAG)是当前企业级应用的热门方案，完整实现包含：

1. 文档预处理流水线：

   • PDF/Word解析
   • 文本清洗与分块
   • 元数据提取

2. 向量数据库选型对比：

   数据库	优点	缺点
   FAI