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最近在CSDN社区逛的时候，经常被私信问：“2026年都过半了，AI智能体（Agent）都快成行业标配了，我现在才开始学大模型，是不是已经跟不上了？”

先把结论摆在这里，建议收藏：什么时候开始都不晚，关键是别再把大模型当“高不可攀的黑科技”，而是当成职场必备的“水电煤”一样的基础工具。

回头看这几年的AI发展节奏很清晰：2023、2024年那会儿，行业里全是“Prompt工程师”的热潮，大家疯狂钻研各种提示词技巧，觉得背会几句“神级咒语”就能玩转AI。

但到了2026年的今天，谁还天天死记硬背提示词？现在的大模型早就过了“需要调教”的阶段，能听懂自然语言，能解析视频图片，甚至能直接帮你操控电脑完成基础任务。

可这并不意味着你躺着就能成为AI高手。恰恰相反，AI越普及，“会用AI解决问题”的能力就越稀缺。

在正式展开之前，先分享一句陪伴我走过很多学习阶段的格言，送给刚入门的朋友：“任何领域的专家，都曾经是一无所知的初学者。”

这里必须明确一个认知：我眼中的“AI高手”，从来不是那些收藏了几百个模型更新动态、张口闭口都是参数量级，却写不出一个落地方案的人。真正的AI高手，是能把AI工具和自身工作结合，精准解决实际问题的人。

这篇指南不聊空洞的理论，全是适合程序员和职场小白的实操思路，帮你在2026年快速掌握AI智能体的核心玩法，拿到实实在在的学习成果。

第一章 认知篇：先纠正思维，再动手实践（小白避坑关键）

很多人学大模型半途而废，不是因为智商不够，而是一开始就走偏了方向，要么被“必须学透数学原理”的说法吓住，要么被层出不穷的新模型逼得焦虑不堪。

动手学习之前，先记住这7条核心原则，能帮你少走至少半年的弯路，建议点赞收藏反复看。

1. 以终为始：先明确“我要解决什么问题”

千万别为了“学AI”而学AI。这就像以前有人跟风学Python，报了课、买了书，最后只学会了打印“Hello World”，本质上都是没有目标的盲目跟风。

正确的做法是：先拿个本子列一列，**你当前工作中最耗时、最重复的事情是什么？**是每天要写的周报总结？是需要手动整理的Excel数据？是重复回复的客户咨询？还是开发中繁琐的文档编写？

带着具体问题去学AI，针对性找解决方案，一下午就能掌握对应的工具用法；但如果抱着“我要成为AI大神”的模糊目标，大概率会在复杂的概念里迷失方向。

2. 第一性原理：接受AI的局限性，不神话它

很多人用AI时会生气：“为什么它又在胡说八道？”核心原因就是把AI神话成了有自主意识的“硅基生命”。但实际上，直到2026年，所有大模型的核心本质依然是概率统计。

它不是真的“理解”你的问题，只是根据你给出的上下文，预测下一个最可能出现的字是什么。理解了这一点，你就不会再纠结于“AI为什么不聪明”，而是会主动调整策略——当它回答偏离时，不是骂它，而是补充更详细的上下文，帮它精准“猜”出正确答案。

小贴士：对程序员来说，这一点更重要。后续用AI辅助开发时，要清楚它生成的代码可能存在漏洞，需要人工校验，把它当成“代码助手”而非“代笔者”。

3. 实用主义：非研发岗不用死磕底层原理

经常有小白问：“学大模型必须先学Transformer架构吗？要不要先补线性代数和概率论？”答案是：除非你是想进大厂做AI研发，否则完全不用。

对大多数人来说，AI就是一把提高效率的锤子。你用锤子砸钉子，不需要知道锤子是用什么金属做的、分子结构是什么样的。学大模型也是一样，核心原则是：能用现成工具解决的，绝不自己写Prompt；能用可视化平台搭建的，绝不手动写代码。

比如做数据整理，直接用飞书表格的AI字段功能，比你自己写Python脚本调用API更高效；搭建简单的智能体，用可视化平台拖拽比手动编写Agent框架更省时间。

4. 拒绝FOMO：选定一个主流模型，深挖到底

2026年的AI圈，新模型发布的速度比软件更新还快。早上Google刚发布Gemini 4.0，晚上OpenAI就放出GPT-6预览版，国内厂商也天天有“全能模型”上线。

很多人因此陷入焦虑：“我还没学会上一个模型，新的又出来了，是不是落后了？”其实完全没必要。

记住这句话：**弱水三千，只取一瓢。**对小白和普通程序员来说，选定一个主流、稳定的模型深挖就够了。比如做通用任务选GPT或Claude，做多模态任务选Gemini，做国内本地化任务选国内头部模型。把一个工具用到极致，能解决80%的工作问题，远比浅尝辄止了解100个工具更有用。

5. 找准定位：你是指挥官，AI是执行兵

别指望把问题丢给AI，就能得到一个完美的方案。AI的核心价值是“高效执行”，而“方向把控”必须靠你自己。

在AI时代，“判断力”和“审美”远比“执行力”更值钱。比如用AI写文章，它能帮你生成初稿，但选题方向、核心观点、文风调性需要你定；用AI生成代码，它能帮你完成基础逻辑，但架构设计、性能优化需要你把控。AI负责穷举和落地，你负责决策和优化，这才是正确的协作模式。

第二章 基础篇：30分钟搞懂智能体核心概念

2026年了，如果对AI的理解还停留在“聊天机器人”，那确实容易被行业淘汰。现在AI的核心玩法是“智能体（Agent）”，但它的核心概念并不复杂，用大白话讲一遍就能懂，后续看技术文档也不会怵。

1. 大模型 vs 智能体：从“只会聊天”到“能干活”的升级

用一个通俗的比喻帮你区分：

-大模型（LLM）：就像一个关在黑屋子里的超级学霸，博古通今、知识渊博，但没有手脚、不能上网，只能通过你递进去的小纸条（Prompt）和你交流，无法主动完成任何实际任务。

-智能体（Agent）：相当于给这个学霸配了“手脚”（工具调用能力）、“眼睛”（多模态识别）和“记忆”（知识库）。它不仅能和你聊天，还能主动上网查信息、操作软件、生成图片视频、整理数据，真正帮你落地干活。

2. Token机制：AI的“脑容量”，影响效率的关键

Token可以理解为AI的“脑容量带宽”，也是大多数大模型的计费单位。2023、2024年时，大家还在纠结Token不够用、价格贵，但2026年，长文本（Long Context）功能已经很成熟，价格也大幅下降。

但这并不意味着Token机制不重要。很多人把一整本书喂给AI，结果得到的回答答非所问，就是因为虽然AI能“吃下”大量文本，但注意力被分散了。

高手心法：哪怕模型支持超长文本，也要把核心信息放在开头和结尾，中间尽量精简冗余内容。比如用AI分析论文，先把摘要和核心结论放在最前面，再放正文，AI的分析效率会高很多。

3. RAG（检索增强生成）：给AI装一个“私人图书馆”

这是目前企业里应用最广泛的AI技术之一，对程序员和职场人都非常实用。大模型的训练数据有时间限制，不知道你公司的内部制度、项目文档，也不知道最新的行业动态——而RAG就能解决这个问题。

RAG的核心逻辑是：当你向AI提问时，它会先去检索你提前上传的“专属资料”（比如公司手册、项目文档、你的学习笔记），从这些资料里找到答案后，再组织语言回复你。

应用场景：把你积累的几十万字技术笔记、项目文档上传到RAG工具，它瞬间就变成了你的私人技术助理，不管是查接口用法还是项目规范，都能秒级响应。

4. Function Calling（工具调用）：智能体的“灵魂”

这是智能体和普通聊天机器人的核心区别，也是AI能“干活”的关键。以前你问普通聊天机器人“今天天气怎么样”，它可能会瞎编一个答案；但具备Function Calling能力的智能体，会先判断“这个问题需要调用天气查询API”，然后自动联网获取真实的天气数据，再把结果告诉你。

简单说，Function Calling就是让AI具备了“判断需求-选择工具-调用工具-获取结果”的自主能力。理解了这一点，你就明白为什么现在的AI能帮你订外卖、查快递、操作Excel——本质上都是它在后台调用了对应的外部工具或API。

第三章 工具篇：小白&程序员必备的高效工具清单

2026年的AI工具多如牛毛，没必要全部尝试。下面推荐的都是经过市场验证、适合新手快速上手，且能直接提升效率的工具，按“入门-进阶”分类整理，方便大家对应选择。

1. 入门智能体搭建平台：扣子（Coze）—— 0代码也能做Agent

如果是第一次接触智能体，Coze绝对是首选。作为字节跳动推出的智能体开发平台，它最大的优势就是“所见即所得”，小白也能快速上手。

核心优势：

- 0代码搭建：左边用可视化界面编排任务流程，右边实时预览效果，不用写一行代码就能做出简单的智能体；

- 插件生态丰富：集成了今日头条、飞书、微信、邮箱等常用工具，还有大量第三方API，直接调用就能实现复杂功能；

- 工作流（Workflow）功能强大：这是Coze的核心亮点，能帮你把复杂任务拆解成“搜索-总结-编辑-发布”等多个步骤，实现全流程自动化。

入门案例：搭建一个“每日科技资讯推送机器人”——设置RSS触发器监控行业博客，有更新时自动让AI总结核心内容，再通过微信插件推送给自己，全程不用手动操作。

2. 必备大模型基座：按场景选，不用贪多

不用每个模型都去尝试，根据自己的核心需求选1-2个深耕即可：

-Gemini（Google）：多模态能力最强，适合需要处理视频、图片的场景。比如把1小时的技术会议视频丢给它，能精准定位“讲师在第25分钟讲的分布式架构要点”，还能自动生成带时间戳的会议纪要；

-GPT-6 / Claude 4：通用能力最均衡，文本理解、逻辑推理、代码生成能力都很出色，适合日常办公、文案撰写、基础开发辅助等场景；

-国内头部模型（如文心一言4.0、通义千问3.0）：本地化服务更好，对中文语境理解更精准，适合处理中文文档、国内平台相关的任务（比如微信公众号运营、抖音内容生成）。

3. 多模态生产力工具：提升内容创作效率

不管是写技术博客、做项目汇报，还是日常内容创作，这些工具都能帮你节省时间：

- 图文生成：Midjourney V7、FLUX——现在能精准理解复杂的技术场景描述，比如“生成一张分布式系统架构示意图，风格简洁专业”，还能生成带清晰文字的图片，不会再出现乱码；

- 音频生成：Suno / Udio——做技术视频配乐、培训课程旁白的神器，输入文字就能生成不同风格的音频，还能调整语速和音色；

- 视频翻译：Whisper + 剪映AI——程序员做海外技术分享时，能把中文视频自动翻译成英文，还能实现对口型，不用手动调整字幕。

第四章 行动篇：3个高落地性场景，从“学”到“用”

这一章是核心干货，不教大家怎么注册账号、怎么调参数，而是直接给出3个普通人能快速上手的应用场景，附具体操作流程，看完就能落地。

1. 核心心法：先定义问题，再找工具解决

AI时代，最难的不是“不会用工具”，而是“不知道用工具做什么”。分享一个简单的方法：拿个本子记录你一周的所有工作，然后标出其中**“重复的、低价值的、需要大量查阅资料的”**环节——这些就是AI能帮你优化的点。

比如程序员的“写接口文档”“整理测试用例”，职场人的“写周报”“整理会议纪要”，都是典型的可优化场景。

2. 场景一：技术自媒体运营——AI驱动的内容生产流水线

很多程序员想通过技术博客打造个人品牌，但苦于“选题难、写作慢、配图耗时间”。用Coze搭建一个简单的工作流，就能把创作效率提升10倍：

- Step 1 选题监控：设置RSS触发器，监控GitHub Trending、行业技术博客、CSDN热门话题，自动抓取最新技术动态；

- Step 2 内容筛选：让AI自动总结抓取到的内容，再根据“技术实用性、受众关注度、是否符合自身定位”三个维度打分，筛选出评分80分以上的选题；

- Step 3 大纲生成：让AI针对选中的选题，提取核心技术点，模仿你的文风生成3个标题和1份详细大纲（比如“从原理到实践：2026年RAG技术落地指南”的大纲）；

- Step 4 人工优化：你只需要针对大纲补充自己的实践经验、踩坑笔记——这部分是AI替代不了的，也是文章的核心价值；

- Step 5 配图生成：让AI根据文章每个章节的内容，生成对应的技术示意图提示词，调用Midjourney生成图片，直接插入文章。

这套流程能把原来需要8小时的写作任务，压缩到40分钟左右，你只需要专注于“补充核心技术观点”这个高价值环节。

3. 场景二：研发提效——飞书多维表格 + AI 搞定项目管理

不管是个人开发还是团队协作，项目进度跟踪、需求管理都是耗时的工作。用飞书（或钉钉）的多维表格+AI字段功能，能实现自动化管理：

案例：团队需求跟踪

- 操作步骤：在多维表格里创建“需求跟踪表”，设置“需求描述”“提交人”“AI分析”三个核心字段；其中“AI分析”字段设置指令：“分析这段需求描述，提取核心功能点、优先级（高/中/低）、预计开发周期，生成简单的技术实现思路”；

- 效果：产品经理提交需求时，只需要输入自然语言描述（比如“开发一个用户登录接口，支持手机号、微信两种登录方式，需要做参数校验和异常处理”），AI会自动解析并生成结构化信息；后续团队成员直接查看表格，就能快速明确需求核心，不用再反复沟通；月底还能通过表格仪表盘，自动生成需求完成率、开发效率等统计报告。

4. 场景三：技术学习与知识管理——让AI做你的“私人陪练”

很多程序员学习新技术时，喜欢用搜索引擎查资料，但信息零散、效率低。其实可以把AI当成“学习陪练”，提升学习效率：

- 错误用法：直接问AI“怎么学RAG技术”，得到的答案往往是泛泛而谈的框架，没有针对性；

- 正确用法：明确自己的身份和需求，比如“我是一名Java程序员，有1年后端开发经验，想学习RAG技术落地到项目中。请你站在资深工程师的角度，指出我学习过程中可能遇到的3个核心难点，并给出对应的解决思路和学习资源推荐”；

另外，推荐用NotebookLM、Obsidian AI这类工具做知识管理：把你买的技术书籍、行业研报、项目文档都上传进去，后续遇到问题时，直接问AI“关于分布式事务的解决方案，我的书库里哪份资料讲得最详细？”，它会直接定位到具体内容，帮你快速检索知识点。

第五章 进阶篇：AI + 垂直领域，打造核心竞争力

当你熟练掌握了基础工具的用法后，会发现“通用AI技能”已经不能形成优势了。真正值钱的，是**“AI工具”+“行业认知”**的组合——把AI和你所在领域的专业知识结合，你就能成为行业里“不可替代的人”。

1. AI + 技术出海：把你的技术能力变现到全球

2026年，语言和地域的障碍已经被AI彻底打破。如果你擅长某类技术（比如前端开发、自动化测试、嵌入式开发），可以利用AI工具把你的技术经验变现到全球市场：

案例：技术教程出海

用中文录制“Python自动化测试实战”教程，然后用AI工具完成：自动翻译成英文/日文字幕、对口型调整视频、生成多语言的教程文档；最后把视频发布到YouTube、Udemy等平台，通过广告、课程售卖盈利。

核心优势：你不需要懂外语，AI帮你搞定所有本地化工作；而你的技术经验是核心壁垒，比单纯做通用AI工具的人更有竞争力。

2. AI + 企业服务：给传统行业做AI赋能

很多传统企业有大量的效率优化需求，但缺乏AI人才。如果你懂技术又懂行业，就可以做“AI赋能服务商”：

案例：给制造企业做生产数据整理系统

传统制造企业的生产数据（比如设备运行参数、产量统计）大多是纸质记录或零散的Excel，分析起来很麻烦。你可以用RAG+智能体技术，搭建一个数据整理系统：

- 让一线员工用语音或拍照的方式上传数据，AI自动识别并转化为结构化数据；

- 系统自动分析数据，生成设备运行状态报告、产量预测报表；

- 当数据出现异常时，自动推送预警信息给管理人员。

这类解决方案的需求很大，而且客单价高，比单纯做通用工具更有市场竞争力。

结语：2026年，学AI的最好时机就是现在

最后，给大家整理了一份清晰的行动路线图，按这个节奏走，半年内就能把AI变成你的核心竞争力：

- 第一周（体验期）：别着急学技术，先尽情“玩”AI。和ChatGPT、Gemini聊技术问题，用Midjourney生成技术示意图，用AI写一段简单的代码——先感受AI的能力边界，把学习兴趣提起来；

- 第一月（实践期）：选一个入门平台（比如Coze），搭建你的第一个智能体。哪怕只是一个“帮你整理每日技术资讯”的简单机器人，只要能跑通一次完整的工作流，就胜过看十本理论书；

- 第三月（应用期）：强迫自己把工作中的一个核心环节交给AI。比如用AI写接口文档、整理测试用例，或者用AI辅助做项目规划。一开始可能需要反复调整，但磨合好之后，效率会有质的飞跃；

- 半年后（创新期）：当你对工具的使用得心应手，就去挖掘所在行业的痛点，用AI+专业知识去解决它。比如给所在公司做一个自动化办公系统，或者开发一个垂直领域的AI工具——这时候，你就是行业里“最懂AI的人”。

很多人总在纠结“现在学是不是太晚了”，但其实，AI行业的发展速度越快，越需要大量“会用AI解决问题”的人。

最后送大家一句话：AI不会淘汰人，但“会用AI的人”一定会淘汰“不会用AI的人”。

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。如果你已经心动，不如从今天开始，打开第一个AI工具，迈出学习的第一步。

如果这篇指南对你有帮助，欢迎点赞收藏，也可以在评论区分享你的AI学习困惑，我会尽量解答～

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段：将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段：将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段：将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别：将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】