本文分享了大模型应用开发的自学路线旨在帮助初学者明确学习重点。核心是Python工程能力、模型调用及流程组织而非数学或底层原理。学习路线包括Python基础、LLM概念、Prompt工程、RAG、Agent及Langchain等推荐先掌握Python和API调用再逐步深入学习各模块。适合工程、系统、业务场景的学习者不适合想训练模型或走学术路线的人。最初了解大模型应用开发的时候对各种术语很模糊LLM是什么RAG是什么LLMRAG与Agent是什么关系Langchain又是什么很混乱于是我花了一周的时间去了解学习。本文是我在自学大模型应用开发过程中一边实践、一边修正后整理出的学习路线。 目标不是“学全概念”而是知道哪些必须学、哪些了解即可、哪些可以暂时不碰。这份路线适合谁 / 不适合谁适合想做 大模型应用开发而不是训练模型偏工程、系统、业务场景如接口、日志、数据处理不适合想从零训练大模型;走算法 / 学术研究路线;以数学推导为主要目标整体学习思路大模型应用开发 Python 工程能力 调用模型的能力 组织复杂流程的能力不是堆数学; 死磕底层原理; 从 Transformer 推公式下面是个人自学摸索后规划的学习路线图因为是个人摸索的可能有遗漏如有不对的希望大家可以给出指点学习内容介绍备注python是一种高级编程语言 学习大模型应用开发是 Python 是必须学习的。学习基础内容函数包的调用即可。无需研究深度学习与机器学习。 对于大模型应用开发python的角色是胶水语言工程语言而不是算法语言必须学习LLM大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型,是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。必须理解概念 不需要自己训练Prompt 与 Prompt EngineeringPrompt 提示词 (一次对模型的具体输入 Prompt Engineering 提示词工程系统性的具体输入必须掌握使用方法 工程能力不是理论RAGRAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。必须理解并能实践常见应用模式 不是每个项目都需要Agent把大模型和一堆工具组装起来变成一个能感知和改变外界环境的智能程序称之为Agent复杂场景下需要会用是加分项 不是每个项目都需要Langchain(进阶学习) LangChain是一种创新性的框架是语言模型驱动的应用程序的开发方式。进阶学学不建议一开始学 复杂项目使用pytorch(进阶学习) 深度学习框架用来实现和训练Transformer等模型了解即可不建议一开始学Transformer(进阶学习) 一种神经网络架构广泛应用于NLP(自然语言处理) ,大多数模型基于它学习推荐顺序python基础API调用LLM概念知道能干什么Prompt/Prompr EngineeringRAG(解决查资料不准)Agnet复杂流程自动化LangChain当项目复杂时pyTorch/Transformer 了解不急下面内容为各核心概念的补充说明与学习资料可按需阅读Python定义是一种高级编程语言Python 在这里扮演什么角色Python 是胶水语言 工程语言而不是算法语言。在大模型应用开发中python的主要作用以及不需要做什么python主要作用调接口 处理数据 组织流程 写日志、查问题不需要做什么深度学习训练 复杂数学推导学习范围针对于学习大模型应用开发只需要学习Python的基础内容即可不需要学习机器学习与深度学习。我让deepseek给过我一个学习路线我个人感觉东西可能有点多所以没有全部采用准备在日后学习实践中逐渐记录python学习视频推荐黑马课程简单易懂小白也可很快上手学习B站就有课程可以直接搜索学习。必学基础生存能力基本语法、数据结构(字符串、数字、列表、元组、字典、集合 条件语句if/elif/else 循环for/while 函数、模块 文件读写 异常处理 logging 日志 JSON 处理 requests 调用接口进阶可后面再补虚拟环境venv / conda 配置管理 简单异步asyncio可暂时不学装饰器 / 元类 深度学习框架细节 数学原理推导LLM补充理解与参考资料定义大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型,是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。LLM 是“已经训练好的语言模型”能做什么理解、生成、总结、推理文本有那些LLM: 国外的GPT、LLaMA、 Gemini国内的DeepSeek、 文心一言(百度)、 通义千问(阿里) 都属于 LLM在应用开发中你只负责调用模型不负责训练模型。推荐学习资料非必须知乎文章链接什么是LLM大语言模型Large Language Model从量变到质变 - 艾凡AFan的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/622518771Prompt / Prompt Engineering注必须掌握使用方式Prompt一次对模型的具体输入一段文字Prompt Engineering系统性设计 Prompt 的方法日常在大模型应用开发的学习中说学Prompt实际上指的是“Prompt Engineering” 而不是背几句话术。核心目标让模型输出稳定让结果可控、可解析RAG进阶理解与推荐资料RAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。RAG 检索 大模型生成解决的问题模型不知道你的私有数据,模型容易胡编适合场景文档问答;日志分析;知识库查询不是每个项目都必须用 RAG但一旦涉及“查资料”它非常常见。推荐学习资料非必须B站详细原理可以看B站up马克的技术工作坊 的RAG详解非常易懂https://www.bilibili.com/video/BV1JLN2z4EZQ/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.click小红书上找的RAG相关文档自己可以在小红书找到也可以从本公众号后台回复RAG获取pdf文档Agent进一步了解Agent 用大模型“规划 调用工具 执行步骤”本质上仍然是程序逻辑模型调用并不是有自主意识的系统适合多步骤、条件判断、自动化流程注意Agent 不是必须项 很多需求用普通 Python 逻辑就能解决。推荐学习资料非必须B站同样推荐的B站up 马克的技术工作坊 的Agent详解https://www.bilibili.com/video/BV1TSg7zuEqR/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.clickvd_source38410fc54f9e8d536c013e81b142c0fd小红书上找的Agent相关文档介绍相关资料可以从公众号后台获取Langchain【工程辅助工具】定义LangChain是一种创新性的框架是语言模型驱动的应用程序的开发方式。LangChain 是基于大模型的应用开发框架是一个开源的Python库旨在通过以下方式更轻松地构建基于LLM的应用程序LangChain 是一个 框架 / 工具集用来组织 Prompt组合 RAG构建 Agent它不是大模型本身也不是必须掌握的前置条件。 项目复杂时再用即可。推荐学习资料非必须知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/1919781127339620246官方中文链接https://www.langchain.com.cn/docs/introduction/资料可公众号后台获取PyTorch 与 TransformerPyTorch主流深度学习框架之一用于训练神经网络模型很多大模型如 DeepSeek-V3基于它进行训练。Transformer一种神经网络架构广泛应用于自然语言处理NLP任务是 GPT 等大模型的核心结构。要不要学对应用开发者来说 知道Pytorch与Transformer它们是什么即可不是学习重点。推荐学习资料非必须知乎【科普向】PyTorch、Transformer、神经网络到底是什么关系 - YoanAILab的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/1895539473363751627以上为我为自己整理的学习路线希望对寻找转行和学习路径的你有所帮助。如何学习大模型 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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版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。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。⑤ 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。⑥ 大模型大厂面试真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精心整理了一份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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。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。以上全套大模型资料如何领取
大模型应用开发学习路线：小白也能轻松掌握，收藏这份秘籍！
本文分享了大模型应用开发的自学路线旨在帮助初学者明确学习重点。核心是Python工程能力、模型调用及流程组织而非数学或底层原理。学习路线包括Python基础、LLM概念、Prompt工程、RAG、Agent及Langchain等推荐先掌握Python和API调用再逐步深入学习各模块。适合工程、系统、业务场景的学习者不适合想训练模型或走学术路线的人。最初了解大模型应用开发的时候对各种术语很模糊LLM是什么RAG是什么LLMRAG与Agent是什么关系Langchain又是什么很混乱于是我花了一周的时间去了解学习。本文是我在自学大模型应用开发过程中一边实践、一边修正后整理出的学习路线。 目标不是“学全概念”而是知道哪些必须学、哪些了解即可、哪些可以暂时不碰。这份路线适合谁 / 不适合谁适合想做 大模型应用开发而不是训练模型偏工程、系统、业务场景如接口、日志、数据处理不适合想从零训练大模型;走算法 / 学术研究路线;以数学推导为主要目标整体学习思路大模型应用开发 Python 工程能力 调用模型的能力 组织复杂流程的能力不是堆数学; 死磕底层原理; 从 Transformer 推公式下面是个人自学摸索后规划的学习路线图因为是个人摸索的可能有遗漏如有不对的希望大家可以给出指点学习内容介绍备注python是一种高级编程语言 学习大模型应用开发是 Python 是必须学习的。学习基础内容函数包的调用即可。无需研究深度学习与机器学习。 对于大模型应用开发python的角色是胶水语言工程语言而不是算法语言必须学习LLM大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型,是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。必须理解概念 不需要自己训练Prompt 与 Prompt EngineeringPrompt 提示词 (一次对模型的具体输入 Prompt Engineering 提示词工程系统性的具体输入必须掌握使用方法 工程能力不是理论RAGRAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。必须理解并能实践常见应用模式 不是每个项目都需要Agent把大模型和一堆工具组装起来变成一个能感知和改变外界环境的智能程序称之为Agent复杂场景下需要会用是加分项 不是每个项目都需要Langchain(进阶学习) LangChain是一种创新性的框架是语言模型驱动的应用程序的开发方式。进阶学学不建议一开始学 复杂项目使用pytorch(进阶学习) 深度学习框架用来实现和训练Transformer等模型了解即可不建议一开始学Transformer(进阶学习) 一种神经网络架构广泛应用于NLP(自然语言处理) ,大多数模型基于它学习推荐顺序python基础API调用LLM概念知道能干什么Prompt/Prompr EngineeringRAG(解决查资料不准)Agnet复杂流程自动化LangChain当项目复杂时pyTorch/Transformer 了解不急下面内容为各核心概念的补充说明与学习资料可按需阅读Python定义是一种高级编程语言Python 在这里扮演什么角色Python 是胶水语言 工程语言而不是算法语言。在大模型应用开发中python的主要作用以及不需要做什么python主要作用调接口 处理数据 组织流程 写日志、查问题不需要做什么深度学习训练 复杂数学推导学习范围针对于学习大模型应用开发只需要学习Python的基础内容即可不需要学习机器学习与深度学习。我让deepseek给过我一个学习路线我个人感觉东西可能有点多所以没有全部采用准备在日后学习实践中逐渐记录python学习视频推荐黑马课程简单易懂小白也可很快上手学习B站就有课程可以直接搜索学习。必学基础生存能力基本语法、数据结构(字符串、数字、列表、元组、字典、集合 条件语句if/elif/else 循环for/while 函数、模块 文件读写 异常处理 logging 日志 JSON 处理 requests 调用接口进阶可后面再补虚拟环境venv / conda 配置管理 简单异步asyncio可暂时不学装饰器 / 元类 深度学习框架细节 数学原理推导LLM补充理解与参考资料定义大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型,是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。LLM 是“已经训练好的语言模型”能做什么理解、生成、总结、推理文本有那些LLM: 国外的GPT、LLaMA、 Gemini国内的DeepSeek、 文心一言(百度)、 通义千问(阿里) 都属于 LLM在应用开发中你只负责调用模型不负责训练模型。推荐学习资料非必须知乎文章链接什么是LLM大语言模型Large Language Model从量变到质变 - 艾凡AFan的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/622518771Prompt / Prompt Engineering注必须掌握使用方式Prompt一次对模型的具体输入一段文字Prompt Engineering系统性设计 Prompt 的方法日常在大模型应用开发的学习中说学Prompt实际上指的是“Prompt Engineering” 而不是背几句话术。核心目标让模型输出稳定让结果可控、可解析RAG进阶理解与推荐资料RAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。RAG 检索 大模型生成解决的问题模型不知道你的私有数据,模型容易胡编适合场景文档问答;日志分析;知识库查询不是每个项目都必须用 RAG但一旦涉及“查资料”它非常常见。推荐学习资料非必须B站详细原理可以看B站up马克的技术工作坊 的RAG详解非常易懂https://www.bilibili.com/video/BV1JLN2z4EZQ/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.click小红书上找的RAG相关文档自己可以在小红书找到也可以从本公众号后台回复RAG获取pdf文档Agent进一步了解Agent 用大模型“规划 调用工具 执行步骤”本质上仍然是程序逻辑模型调用并不是有自主意识的系统适合多步骤、条件判断、自动化流程注意Agent 不是必须项 很多需求用普通 Python 逻辑就能解决。推荐学习资料非必须B站同样推荐的B站up 马克的技术工作坊 的Agent详解https://www.bilibili.com/video/BV1TSg7zuEqR/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.clickvd_source38410fc54f9e8d536c013e81b142c0fd小红书上找的Agent相关文档介绍相关资料可以从公众号后台获取Langchain【工程辅助工具】定义LangChain是一种创新性的框架是语言模型驱动的应用程序的开发方式。LangChain 是基于大模型的应用开发框架是一个开源的Python库旨在通过以下方式更轻松地构建基于LLM的应用程序LangChain 是一个 框架 / 工具集用来组织 Prompt组合 RAG构建 Agent它不是大模型本身也不是必须掌握的前置条件。 项目复杂时再用即可。推荐学习资料非必须知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/1919781127339620246官方中文链接https://www.langchain.com.cn/docs/introduction/资料可公众号后台获取PyTorch 与 TransformerPyTorch主流深度学习框架之一用于训练神经网络模型很多大模型如 DeepSeek-V3基于它进行训练。Transformer一种神经网络架构广泛应用于自然语言处理NLP任务是 GPT 等大模型的核心结构。要不要学对应用开发者来说 知道Pytorch与Transformer它们是什么即可不是学习重点。推荐学习资料非必须知乎【科普向】PyTorch、Transformer、神经网络到底是什么关系 - YoanAILab的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/1895539473363751627以上为我为自己整理的学习路线希望对寻找转行和学习路径的你有所帮助。如何学习大模型 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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版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。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。⑤ 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。⑥ 大模型大厂面试真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精心整理了一份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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。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。以上全套大模型资料如何领取
