很多人都有这样的感受——大模型应用的理论我都懂，但为什么就是做不好？

很多人都有这样的感受——大模型应用的理论我都懂，但为什么就是做不好？

其实理论的简单性和技术的复杂性，往往都隐藏在那些细节里。

“纸上得来终觉浅， 绝知此事要躬行。”

今天闲的没事回头梳理了一下这大半年来开发过程中所遇到的问题，然后画了一个架构图；然后突然发现，这么长时间好像也没做太多东西啊，但为什么总感觉自己很忙，很累，但东西又没做好？

原因就在于技术是一项实践性很强的东西，很多时候你懂了并不代表你会了。

在真实的技术场景中，理论是解决问题的基础，但理论可以有多种不同的落地方案；因此，在技术的发展中，理论会随着技术的突破而突破，而同样的在具体落地的过程中，又会产生多种适用不同场景的落地方案。

还是以RAG技术来举例，在之前的文章有介绍过RAG的本质是一个方法论，而不是一个具体的技术栈；它更多的是一种解决方案，用来解决大模型的缺陷问题。

• 幻觉问题

• 垂直领域知识不足问题

• 知识更新不及时问题

但RAG本身并没有对技术做任何的限制，比如说使用什么样的知识库方案，使用哪种召回策略，上下文怎么处理等等；RAG本身对这些并没做任何约束，你可以根据自己的需要选择任何技术方案。

毕竟对RAG来说——检索增强生成，其核心就在于检索和增强生成；但到底怎么检索的我不管，我的目的只有一个，让大模型表现得更好。

这也是为什么很多人在做RAG开发时，明明流程上都没有问题，但结果就是不准确的原因；因为你根本没有明白，RAG的真正难点在哪里。

RAG本身的每个步骤看起来都很简单，但等你把所有流程都串起来之后就发现，好像哪哪都不对；最终的结果就是，差之毫厘，失之千里。

所以说，RAG最难的并不是把它的流程跑通，而是让它真的变得能用且好用。

unsetunset一、大模型的理论和技术很简单，难得是把效果做好unsetunset

在大多数人眼里，学习大模型技术和学习传统的技术一样，只要把技术学好就行了；但现在不得不告诉你一个残酷的事实；大模型应用技术做好要远比做出来更难。

由于模型本身的复杂性，同样的流程，不同的模型，甚至是同一个模型不同的环境，都需要进行不同的测试和优化才可能达到最优的效果。

 最后

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。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
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为什么我要说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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