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2025年DeepSeek如一枚重磅炸弹，在IT从业者的职业版图中引爆了全新格局。

阿里云已全面将核心业务融入Agent体系；字节跳动30%的后端岗位明确要求具备大模型开发能力；

腾讯、京东、百度等头部企业也纷纷加码AI布局，其招聘岗位中高达80%与人工智能密切相关。

这可不仅仅是技术上的小波动，对于很多程序员来说，这就是一场职业生存危机！

• 公司业务全面转向AI，领导让你用RAG优化知识库检索，你却一头雾水、无从下手；
• 渴望带队攻坚AI项目，却连大模型微调到底需要多少高质量数据都说不清楚；
• 想转型成为炙手可热的大模型应用开发工程师，却发现自己的简历里连一个拿得出手的实战项目都没有。

📈 未来3年，【大模型应用开发】岗位将迎来集中爆发。如果你也想转行AI大模型应用开发，学习顺利千万别弄反了！！

学AI大模型应用开发！这顺序一定要看！！

阶段1:大模型基础

1.了解大模型的概念和背景、国内外最新进展，从简单的例子入手比如看看Deepseek是怎么输出的。

2.深入学习生成式模型、大语言模型及Transformer架构，掌握预训练、推理规划、强化学习等关键技术。

3.了解Prompt的概念、作用，如何通过设计有效的提示词来引导大美型生成预期输出，动手实践调试。

4.了解大模型APL的输入输出参数，调用方法，学习token概念。

阶段2:RAG应用开发工程

1.了解RAG的概念、流程，着重理解RAG的应用场景和它在实际项目中的工作原理。

2.深入学习RAG的一些优化技术和设计，如三大范式等，重点关注RAG的核心机制。

3.掌握质量指标、能力指标以及评估工具的使用方法。

4.深入实践RAG项目，通过实际的开源项目，深化对RAG技术的理解。

阶段3:大模型Agent应用架构

1.了解LangChain的核心概念，深入学习其核心组件，能独立用LangChain接API、处理数据、搭出可用的AI工具。

2.了解Llamalndex的基本概念和使用模式，尝试搭建一个简单的文档问答系统。

3.能独立设计一个能自动完成任务的Agent。

4.了解GPTS、Coze、Dify这3个框架的特点，使用它们搭建个A应用。

阶段4:大模型微调与私有化部署

1.搞懂Transformer的3个核心:自注意力机制、编码器-解码器结构位置编码，能自己调通一个微调任务。

2.了解几个主流模型的特点，尝试本地部署。

3.学习开源模型的微调，重点了解选基座模型、处理数据、跑通微调流程

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

作为一名老互联网人，看着AI越来越火，也总想为大家做点啥。干脆把我这几年整理的AI大模型干货全拿出来了。
包括入门指南、学习路径图、精选书籍、视频课，还有我录的一些实战讲解。全部免费，不搞虚的。
学习从来都是自己的事，我能做的就是帮你把路铺平一点。资料都放在下面了，有需要的直接拿，能用到多少就看你自己了。

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AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！（全套教程文末领取哈）

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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