收藏！2025智能体元年：企业级AI平台构建12大核心经验全攻略
2026/1/5 19:11:13
简介
本文针对想获取大模型算法offer的求职者，提出建立知识框架+工业级项目的学习方法，提供金融RAG问答和新能源销售助手两大实战项目，配备完整RAG实战文档和大厂导师求职辅导，帮助学员掌握行业know-how与大模型结合能力，提升简历含金量和面试竞争力，成功转型大模型算法岗位。
近期有很多同学咨询怎么才能拿到大模型算法的offer，我看了看大家的简历，大概分为几种类型
- 缺少大模型实战项目经历，简历含金量不足，不知道怎么在实习/校招中拿到大模型算法offer
- 想转行大模型算法，但是迷茫没有方向，不知道如何学习，如何拿到第一份实习
- 现在在做前后端、测试、数分等，想转方向做大模型算法
其实，求职是一场盛大的八股文，对于大模型算法而言，短时间内拿到结果的答案是：
建立大模型的整体知识框架+从【0-1的工业级落地项目】
大模型应用层的核心，是如何把行业know-how与大模型相结合，把最top的领域知识通过算法同步给这个场景中使用的每一个人，作为大模型算法，你需要快速了解行业know-how，知道算法的边界、优化的方案**，拿到一个case之后，怎么分析，怎么设计用什么算法，能满足b端/c端的需求。
在现在的场景下，如何分析行业know，提出算法解决方案，搭建评估流程，最终落地交付，这是你在面试中最顶级的优势
工业级前后端代码：
项目1（基础）:金融保险公司RAG问答助手
项目2（进阶）:头部新能源车企销售助手，RAG+Agent->Deepresearch
场景分析 -> 需求拆解 -> RAG/Agent知识体系介绍 -> 企业级项目架构 -> 算法实现
大厂算法leader求职辅导
- 简历辅导
- 求职规划
- 面试准备
1V1项目答疑
项目展示
头部新能源车企销售助手
赋能销售 · 提升体验 · 增加转化
任务目标：
帮助国内某头部的新能源车企做一个销售培训助手，帮助销售更好的上手进行销售，提高销量，作为大模型算法的负责人，负责整个流程的设计和实现。
基础需求：
- 基于本地文档的RAG（车的产品介绍的问答）- 帮助销售更好的了解自身产品，包括车辆性能参数、配置选项、优势特点及常见问题解答等详细信息。
- 实现联网搜索Websearch，销售可以实时获取网络上最新的各类新能源车的相关信息，包括竞品对比、行业动态、政策补贴和用户评价等市场信息。
进阶需求：
深度思考和探索Agent，用户提出一个问题，如何全方位多角度、有说服力、代入感地介绍产品，提高销售力。针对不同客户画像，提供个性化的销售话术和方案，解决客户疑虑，促进成交转化。
课程学完后你将会实现下面的实战：
开启深度思考
金融保险公司RAG问答助手
1、5000分不同格式的文档，包含ppt、pdf、txt、视频、扫描图片等各种类型和模态的文件 2、用户query较为复杂，有基于公司制度（报销流程等）、销售策略、产品信息、市场情况等各类问题，需要走不同的链路
我们按照如下思路进行说明**RAG 4个核心模块（query、解析入库、召回、生成）**优化方案
1、核心问题
2、实际案例case
3、优化策略+手撕代码
4、为什么这么做能解决
最终实现：
- **存在问题：**基础RAG存在的问题+Case举例**->** 这部分就是你简历/工作中遇到的问题
- **如何解决：**实战代码是如何解决的**->** 你是如何解决的
- **简历书写：**简历中该怎么写**->** 会写
- **面试问题：**面试中该怎么说，怎么回答**->** 会说
- **实践运用：**实际工作中用->会做
课程学完后你将会实现下面的实战：
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如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。