在大模型落地实践中，人们常聚焦提示词工程与工作流优化，却忽视关键：其有效应用大模型高度依赖多维度核心能力，其中业务理解和沟通能力尤为关键。这要求团队不仅要精准把握业务需求的深层逻辑，还要能通过高效沟通，将业务场景转化为清晰的指令设计，最终驱动问题解决。这些能力贯穿需求对接、指令设计到问题解决全流程，是大模型发挥价值的必要支撑，任何环节缺失都会影响落地效果。
一、基础支撑：业务理解与沟通能力
要让大模型干活，第一步不是写指令，而是先把 “业务逻辑” 和 “沟通衔接” 做扎实 —— 这是所有工作的底层基础，没这两项能力，后面的事根本推进不下去。
日常对接时，要依赖业务方的输入：比如一开始要问清他们的核心需求是什么，处理数据时有哪些约束条件，如 “什么样的结果算错”（badcase 标准）都确认。
而且沟通不是一次性的事，从最开始对齐目标，到中间根据业务反馈调整指令，再到后续迭代优化，整个 “需求澄清 - 沟通 - 打标 - 调整” 的循环里，沟通都占着不小的比重 —— 按我们实际干活的体感，至少得有 1/3 的时间花在这上面。要是沟通断了档，要么指令跟业务需求脱节，要么上线指标不达标，后续迭代更是一团乱。
二、核心能力：用系统思维解决全链路问题
光懂业务、会沟通还不够，还得有把问题拆解开、全链路搞定的系统思维 —— 大模型落地不只是 “写指令”，要考虑的其他维度。
1. 指令设计：精细平衡才能出效果
写指令时最常纠结两个问题：是用一个大 Prompt 还是拆成多个小 Prompt？Prompt 里步骤顺序该怎么排？
得综合算一笔账：比如拆成多个 Prompt，正确率可能会高一些，但维护起来要改好几处；用大 Prompt 虽然方便维护，可有时候会拖慢处理速度。
步骤顺序也很关键，不同顺序结果差不少。比如 “先明确规则再处理数据” 和 “先试处理再补规则”，前者一开始就得把业务规则列清楚，大模型不容易跑偏；后者虽然灵活，但遇到没覆盖的情况容易出错，多次尝试后，最终还是觉得前者更稳，毕竟大模型得先知道 “边界”，才能少走弯路。
2. 多指标把控与问题解决：从把控到落地的全流程能力
大模型落地不能仅关注正确率，还需兼顾多指标把控与问题解决能力。
在多指标把控上，耗时是关键因素，其受指令设计、大模型能力及资源分配的影响。若算力不足、数据量过大，即便指令优质，处理速度也难以提升。
同时，输出格式需严格规范，以 JSON 格式为例，需提前与业务方确认字段名、数据类型等细节。
而问题解决能力体现在从调研到编码的全流程落地。比如将文档中的表格转换成结构化数据后再输入大模型，可显著提升结果提取完整率，有效避免问题发生。
4. 上下文构建：应对挑战的技术方案
构建上下文时，内容过长易导致大模型处理效率低、信息丢失，RAG 虽能解决，但存在诸多问题。针对复杂文档解析难题，采用专业工具结合预处理，提取图表数据转为文字，显著提升解析效果；分块策略从固定长度转为语义单位，以 “章节”“段落” 划分，使召回内容更完整、答案更精准；针对召回内容不相关问题，优化检索词、调整向量库参数提高相关度阈值，减少无关信息干扰。
三、工作本质：把每个落地项目当成 “自己的产品”
大模型落地的核心在于打造可实际应用的产品，绝非完成任务即可。从需求对接、指令设计，到上线迭代的全流程，都需以主人翁意识推进。
这一过程也是能力进阶的过程。初期可能仅掌握指令编写，随着项目复杂度提升，逐渐学会与前后端协同，甚至通过编程解决问题。单一技能已难以应对复杂任务，需要具备业务理解、拆解问题、把控风险的综合能力，才能驱动大模型为业务创造价值。