首先，我们必要使用python的ftplib库来连接到FTP服务器并举行文件的下载。以下是一个简朴的示例：
```python
import ftplib
def download_file_from_ftp(host, user, password, file_path, local_file_path):
# 创建一个ftp对象
ftp = ftplib.FTP(host)
# 登录到服务器
ftp.login(user=user, passwd=password)
# 转至文件所在的目次
ftp.cwd(file_path[:file_path.rfind('/')])
# 以二进制模式下载文件
with open(local_file_path, 'wb') as file:
ftp.retrbinary('RETR {}'.format(file_path[file_path.rfind('/')+1:]), file.write)
# 断开连接
ftp.quit()
# 使用函数下载文件
download_file_from_ftp('hostname', 'username', 'password', '/remote/path/to/file', '/local/path/to/save/file')
```
这个函数首先创建了一个FTP对象，然后使用login方法登录到服务器。接着，我们使用cwd方法切换到文件所在的目次。最后，我们使用retrbinary方法下载文件，并将数据写入本地文件。
在测试用例中，我们可以创建一个临时的FTP服务器，并上传一个文件，然后查抄是否能够正确地从FTP服务器下载这个文件。
如果要在人工智能大模型方面应用这个功能，我们可以将其作为一个预处理步调，将长途的PDF文件转换成可机器学习处理的文本数据。比方，我们可以在一个预处理器中调用这个函数，将PDF文件下载到本地，然后使用一些文本提取库（如PyMuPDF）将PDF转换为txt格式，最后训练我们的模型。
```python
from PyMuPDF import Fitz # 使用pymupdf库将pdf转换为txt
def pdf_to_text(pdf_path, text_path):
doc = Fitz.open(pdf_path)
text = ""
for page in doc:
text += page.get_text()
with open(text_path, 'w') as f:
f.write(text)
# 使用函数将PDF转换为txt
pdf_to_text('/local/path/to/save/file', '/local/path/to/save/text')
```
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