首先，我们需要使用python的ftplib库来连接到FTP服务器并进行文件的下载。以下是一个简单的示例：

```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)
    
    # 转至文件所在的目录
    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录。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，然后检查是否能够正确地从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骤，将远程的PDF文件转换成可机器学习处理的文本数据。例如，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')
```