随着大模型技术的飞速发展,我们正站在一个全新的技术前沿,探索着如何将这些强大的工具应用于实际问题的解决。如果你对AI大模型应用开发充满热情,那么你可以读一下这篇文章——一个系统全面的入门指南,专为渴望深入AI世界的你设计。
先来总结下整个路径图:

下面分步看一下要学的内容:
第一步:大模型接口 - 开启AI之门
学习大模型应用开发的第一步,必须是从大模型接口开始。你需要学习如何使用OpenAI API、百度文心一言、智谱API等接口,这些是构建AI应用的基石。
第二步:Prompt工程 - AI时代的编程语言
接下来,深入学习Prompt工程——AI时代的编程语言。你将学习如何设计有效的Prompt,如何优化它们以提高模型的响应质量,以及如何确保Prompt的安全性。这不仅仅是技术的学习,更是对AI理解的深化。
目前为止,绝大多数的AI大模型应用是否成功,都绝对依赖Prompt工程是否设计的合理。类似GitHub Copilot等非常受欢迎的AI辅助编程工具,其本质上就是一个巨大的Prompt工程。
第三步:Function Calling - 连接虚拟与现实
Function Calling的概念将带你探索如何将大模型与现实世界连接起来。你将学习如何调用外部函数,让大模型能够使用工程环境中自定义的函数或工具,这样才能将AI集成到你真实的已经存在的项目中。
这一步也非常重要,它是AI Agent智能体的基础。
第四步:RAG框架 - 减少幻觉,提升准确性,知识库问答
RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架是当前AI大模型应用的主流技术。学习如何利用这一框架减少模型的幻觉,提升输出的准确性和可靠性,学习如何利用RAG技术搭建你自己的私域知识库问答系统。
现在的大多数AI大模型应用,都离开这个框架。
第五步:LangChain - 系统性学习AI时代的开发框架
LangChain,一个火爆AI时代的开发框架,系统性地学习它的各个模块和实战案例,有助于你更深入了解AI大模型应用开发的整体流程。其内也封装了很多的通用方法,将大大提高你开发的效率和简化你开发的过程。
第六步:可视化生产力工具 - 提升你的开发效率
与LangChain配套的可视化生产力工具LangServe、LangSmith、LangFuse,这些工具提供对AI大模型应用运行过程的可视化、Log收集、信息收集、自动化测试等能力,将极大地提升你的开发效率,让你的工作流程更加流畅。
第七步:AI Agent - 让大模型自动起来、智能起来
有了上面的基础,我们就可以深入AI Agent的世界了。可以从AutoGPT开始了解Agent的概念和具体运行理念,然后实践一些目前比较火爆的Agent框架,例如 MetaGPT、LangGraph、AgentScope等。
从环境搭建到实战应用,甚至深入源代码,我的专栏将为你展示和讲解每一个细节,欢迎大家订阅:https://blog.youkuaiyun.com/attitude93/category_12546719.html。
第八步:AI + X - 学习AI在各行各业如何应用
学习自己感兴趣的行业,看AI如何应用在这些领域,有助于让你开拓思路,在自己开发时能有更多地借鉴。
第九步:不断深入
到了这,系统入门已经完成了。接下来就可以深入研究,往高端走了。同时也可以多尝试一下其它框架,例如 LlamaIndex / AutoGen 等,多用用,在以后开发项目时会有更多地选择。
普通人如何抓住AI大模型的风口?
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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。
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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。

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