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1.将数据存储在Vuex中管理

export default new Vuex.Store({ state: { // 存储token Authorization: localStorage.getItem('Authorization') ? localStorage.getItem('Authorization') : '' }, mutations: { // 修改token，并将token存入localStorage changeLogin (state, user) { state.Authorization = user.Authorization; localStorage.setItem('Authorization', user.Authorization); }, // 改变用户id值，从而切换账号 changeUserId(state,userId){ state.userId = userId; } } });

2.登录页中实现登录时，由服务器返回的token存储到Vuex中

login() { .... // 提交表单时，都要预先验证 this.$refs.loginFormRef.validate(async (valid) => { if (!valid) return; // axios返回的是 Promise对象 this.$http .post("/users/login", { username: this.loginForm.username, password: this.loginForm.password, }) .then( (response) => { .... } else { this.userToken = "Bearer " + res.token; // 将用户token保存到vuex中 this.changeLogin({ Authorization: this.userToken }); .... } }, (error) => { this.$message.error(error); } ); }); },

3.在main.js文件中根据token的有关实现路由守卫和axios拦截

// 使用 router.beforeEach 注册一个全局前置守卫，判断用户是否登陆 router.beforeEach((to, from, next) => { if (to.path === '/login') { next(); } else { let token = localStorage.getItem('Authorization'); console.log(token) if (token === null || token === '') { next('/login'); } else { if (to.matched.length === 0) { next('/404') } else { next(); } } } }); // 添加请求拦截器，在请求头中加token axios.interceptors.request.use( config => { if (localStorage.getItem('Authorization')) { config.headers.Authorization = localStorage.getItem('Authorization'); } return config; }, error => { return Promise.reject(error); });

2025开年，AI技术打得火热，正在改变前端人的职业命运：

阿里云核心业务全部接入Agent体系；

字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力；

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！

最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型要准备多少数据，你不懂；想转型大模型应用开发工程师等相关岗，没项目实操经验……这不是技术焦虑，而是职业生存危机！

曾经React、Vue等热门的开发框架，已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发，那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地，未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！

不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，那么，如何入门大模型呢？

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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