最近花了不少时间学 LLM 应用开发从调 API 到搭 RAG、做 Agent整个过程踩了不少坑也理出了一条自己觉得比较顺的学习路线•Transformer 基础→ 先搞懂模型到底在做什么•LangChain / LangGraph 框架→ 把零散的 API 调用编排成应用•RAG 检索增强→ 让模型能查知识库、答专业问题•Agent 智能体→ 让模型学会使用工具、自主决策•工程化实践→ 把 Demo 变成能上线的生产系统学习过程中做了大量笔记打算整理成系列发出来。这篇是总路线图先把整个知识体系的脉络理一遍。5 个系列① Transformer 基础——理解模型到底在做什么起点。不了解 Transformer后面很多东西理解起来会很吃力。这部分笔记覆盖从输入到输出的完整数据流6 个主题•Tokenizer 分词器文字怎么被切分为 Token•Embedding 向量Token 怎么变成模型能理解的数字余弦相似度怎么算•Attention 机制模型读到第 500 个词时怎么还能记住第 3 个词——QKV 到底在算什么•Transformer 概述GPT 和 BERT 都是 Transformer为什么一个擅长生成、一个擅长理解•Prompt Engineering同一个模型为什么有人用得好有人用得差——差在 Prompt 上•API 调用实践OpenAI、Claude、通义千问等大模型 API 怎么接、怎么调这部分搞清楚之后既理解了模型内部在做什么也能实际上手调 API、写好 Prompt——后面学框架和搭应用就有底了。② LangChain LangGraph 框架——从零散调用到系统化应用会调 API 之后需要多轮对话、文档检索、工具调用时手写全部逻辑很痛苦。LangChain 是目前最主流的 LLM 应用开发框架LangGraph 是它的工作流编排扩展两者放在一起整理12 个主题LangChain 部分•概述为什么不直接调 API 而要用框架•Model I/O模型接口、Prompt 模板和输出解析——跟模型对话的标准姿势•Chain 链LCEL 表达式语言用管道操作符把多个步骤串起来•Memory 记忆让对话机器人记住上下文不会每轮都失忆•Retrieval 检索文档加载、分割、向量存储——RAG 系统在 LangChain 里怎么搭•Agent 智能体ReAct 模式让模型学会调用外部工具LangGraph 部分•核心概念StateGraph、Node、Edge——用状态图描述工作流•状态管理与流程控制条件分支、循环、并行执行——比线性 Chain 灵活得多•持久化与检查点长任务怎么断点续传•Human-in-the-Loop敏感操作让人确认Agent 不能全自动•多 Agent 协作Supervisor 和 Swarm 两种模式让多个 Agent 分工合作•实战应用ReAct、Plan-Execute、Reflection 等 5 种工作流模式实现这部分学完基本就能自己搭对话机器人、RAG 问答、简单的 Agent 助手了。③ RAG 检索增强——让模型能查知识库、答专业问题大模型什么都知道一点但专业领域经常答错。RAG 是目前企业落地最常见的方案——给模型外挂一个知识库先查再答。这部分笔记比较多10 个主题•概述RAG 是什么为什么不直接微调——比微调更轻量、更灵活的知识扩展方案•数据处理文档怎么切块——切太碎找不到切太大塞不下•向量化Embedding 模型怎么选向量数据库怎么用•查询优化用户的问题不好搜怎么帮他重新问——Multi Query、RAG-Fusion、HyDE•检索策略语义检索 关键词检索怎么配合——混合检索和父文档检索•重排序检索到了 100 条怎么挑出最相关的 5 条•评估与优化用 RAGAS 框架量化检索质量发现和抑制模型幻觉•GraphRAG当向量检索搞不定复杂关系推理知识图谱 RAG 的融合方案•AgenticRAG让 Agent 自己决定要不要检索——RAG 的下一步•实战应用从零搭建企业知识库问答系统的完整流程走完这条线从数据处理到检索优化到质量评估的完整链路就通了。④ Agent 智能体——让模型学会使用工具、自主决策现在最热的方向。模型不再只是问一句答一句而是能自己规划任务、调用工具、甚至多个 Agent 协作。8 个主题•概述从聊天机器人到自主决策的智能体——Agent 的核心认知架构•核心组件一个能干活的 Agent 需要五个模块——感知、规划、记忆、工具、执行器•设计模式不同任务该让 Agent 怎么思考——ReAct、Plan-and-Solve、Reflection、Tree of Thoughts•MCP 协议Anthropic 推出的工具标准化协议——让 Agent 的工具调用有了统一接口•A2A 协议Google 的 Agent 间通信标准——Agent 之间怎么对话和协作•多智能体系统Supervisor 和 Swarm 两种协作模式——复杂任务怎么分给多个 Agent•安全与治理Prompt 注入防护、权限控制——让 Agent 在可控范围内自主行动•实战应用搭建一个能用工具、会反思的智能助手这部分变化很快笔记里会尽量标注当时的技术版本。⑤ 工程化实践——从 Demo 到生产的最后一公里原理懂了、Demo 跑通了上线前还差不少东西。这部分是踩坑最多的地方5 个主题•LangSmith 追踪与评估LLM 应用的链路追踪怎么做调用链出了问题怎么定位•Agent 评估体系怎么衡量一个智能体的好坏——AgentBench 等评估框架•Tracing 链路追踪分布式追踪和可观测性——线上问题的排查利器•Prompt 注入防护LLM 应用的安全第一课——攻击手段和防护策略•生产部署实践从 Demo 到生产的最后一公里——部署、监控、成本优化这些在网上比较零散我尽量整理成系统的笔记。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业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最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我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。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事02适学人群应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。vx扫描下方二维码即可【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】
收藏！小白程序员保姆级大模型应用开发学习路线图，从入门到生产实战
最近花了不少时间学 LLM 应用开发从调 API 到搭 RAG、做 Agent整个过程踩了不少坑也理出了一条自己觉得比较顺的学习路线•Transformer 基础→ 先搞懂模型到底在做什么•LangChain / LangGraph 框架→ 把零散的 API 调用编排成应用•RAG 检索增强→ 让模型能查知识库、答专业问题•Agent 智能体→ 让模型学会使用工具、自主决策•工程化实践→ 把 Demo 变成能上线的生产系统学习过程中做了大量笔记打算整理成系列发出来。这篇是总路线图先把整个知识体系的脉络理一遍。5 个系列① Transformer 基础——理解模型到底在做什么起点。不了解 Transformer后面很多东西理解起来会很吃力。这部分笔记覆盖从输入到输出的完整数据流6 个主题•Tokenizer 分词器文字怎么被切分为 Token•Embedding 向量Token 怎么变成模型能理解的数字余弦相似度怎么算•Attention 机制模型读到第 500 个词时怎么还能记住第 3 个词——QKV 到底在算什么•Transformer 概述GPT 和 BERT 都是 Transformer为什么一个擅长生成、一个擅长理解•Prompt Engineering同一个模型为什么有人用得好有人用得差——差在 Prompt 上•API 调用实践OpenAI、Claude、通义千问等大模型 API 怎么接、怎么调这部分搞清楚之后既理解了模型内部在做什么也能实际上手调 API、写好 Prompt——后面学框架和搭应用就有底了。② LangChain LangGraph 框架——从零散调用到系统化应用会调 API 之后需要多轮对话、文档检索、工具调用时手写全部逻辑很痛苦。LangChain 是目前最主流的 LLM 应用开发框架LangGraph 是它的工作流编排扩展两者放在一起整理12 个主题LangChain 部分•概述为什么不直接调 API 而要用框架•Model I/O模型接口、Prompt 模板和输出解析——跟模型对话的标准姿势•Chain 链LCEL 表达式语言用管道操作符把多个步骤串起来•Memory 记忆让对话机器人记住上下文不会每轮都失忆•Retrieval 检索文档加载、分割、向量存储——RAG 系统在 LangChain 里怎么搭•Agent 智能体ReAct 模式让模型学会调用外部工具LangGraph 部分•核心概念StateGraph、Node、Edge——用状态图描述工作流•状态管理与流程控制条件分支、循环、并行执行——比线性 Chain 灵活得多•持久化与检查点长任务怎么断点续传•Human-in-the-Loop敏感操作让人确认Agent 不能全自动•多 Agent 协作Supervisor 和 Swarm 两种模式让多个 Agent 分工合作•实战应用ReAct、Plan-Execute、Reflection 等 5 种工作流模式实现这部分学完基本就能自己搭对话机器人、RAG 问答、简单的 Agent 助手了。③ RAG 检索增强——让模型能查知识库、答专业问题大模型什么都知道一点但专业领域经常答错。RAG 是目前企业落地最常见的方案——给模型外挂一个知识库先查再答。这部分笔记比较多10 个主题•概述RAG 是什么为什么不直接微调——比微调更轻量、更灵活的知识扩展方案•数据处理文档怎么切块——切太碎找不到切太大塞不下•向量化Embedding 模型怎么选向量数据库怎么用•查询优化用户的问题不好搜怎么帮他重新问——Multi Query、RAG-Fusion、HyDE•检索策略语义检索 关键词检索怎么配合——混合检索和父文档检索•重排序检索到了 100 条怎么挑出最相关的 5 条•评估与优化用 RAGAS 框架量化检索质量发现和抑制模型幻觉•GraphRAG当向量检索搞不定复杂关系推理知识图谱 RAG 的融合方案•AgenticRAG让 Agent 自己决定要不要检索——RAG 的下一步•实战应用从零搭建企业知识库问答系统的完整流程走完这条线从数据处理到检索优化到质量评估的完整链路就通了。④ Agent 智能体——让模型学会使用工具、自主决策现在最热的方向。模型不再只是问一句答一句而是能自己规划任务、调用工具、甚至多个 Agent 协作。8 个主题•概述从聊天机器人到自主决策的智能体——Agent 的核心认知架构•核心组件一个能干活的 Agent 需要五个模块——感知、规划、记忆、工具、执行器•设计模式不同任务该让 Agent 怎么思考——ReAct、Plan-and-Solve、Reflection、Tree of Thoughts•MCP 协议Anthropic 推出的工具标准化协议——让 Agent 的工具调用有了统一接口•A2A 协议Google 的 Agent 间通信标准——Agent 之间怎么对话和协作•多智能体系统Supervisor 和 Swarm 两种协作模式——复杂任务怎么分给多个 Agent•安全与治理Prompt 注入防护、权限控制——让 Agent 在可控范围内自主行动•实战应用搭建一个能用工具、会反思的智能助手这部分变化很快笔记里会尽量标注当时的技术版本。⑤ 工程化实践——从 Demo 到生产的最后一公里原理懂了、Demo 跑通了上线前还差不少东西。这部分是踩坑最多的地方5 个主题•LangSmith 追踪与评估LLM 应用的链路追踪怎么做调用链出了问题怎么定位•Agent 评估体系怎么衡量一个智能体的好坏——AgentBench 等评估框架•Tracing 链路追踪分布式追踪和可观测性——线上问题的排查利器•Prompt 注入防护LLM 应用的安全第一课——攻击手段和防护策略•生产部署实践从 Demo 到生产的最后一公里——部署、监控、成本优化这些在网上比较零散我尽量整理成系统的笔记。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业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最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我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。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事02适学人群应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。vx扫描下方二维码即可【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】
