大模型时代已经到来！
大量基础模型的质量、速度和价格已经到了高度可用的程度，曾经无数难以解决的语义理解、逻辑推断、复杂对话任务，现在通过非常简单的 prompt 就能解决。
这给应用层近乎无限的想象力，所有应用和交互模式都值得用大模型的思考方式重新审视。这是不亚于移动互联网浪潮的机会，一次新的全民黑客松，一次新的重构现有应用格局的机会！
一、大模型时代的语言将是 Python 和 JavaScript
它们是 OpenAI 官方 API 仅支持的两种语言，也是大模型最流行的应用框架 LangChain 仅支持的两种语言。前者的地位不言而喻。而 JavaScript（后简称 JS） 是最接近应用层的语言，无论是网页、移动端，还是桌面端都可以使用 JS 进行构建，它也是唯一的全栈语言。
通过 JS，我们可以借助各种 Sass/Pass 云服务，快速构建出极高可用度的应用给用户，迅速验证自己的 idea 并获得市场反馈。现在，在 JS 丰富的生态又加入了大模型这一强大的工具，LangChain.js 并不是 Python 版本的简单封装，而是全部由 JS 构建，可见其对 JS 生态的重视。
这是给所有前端朋友的一次新机会，我们可以充分利用各种成熟的云服务，加上我们对大模型的理解和对用户需求的洞察，迅速构建出解决垂直领域的应用，并根据反馈持续更新和改进，占领新时代的用户心智。
二、为什么是 LangChain ？
LangChain 就是目前最流行的大模型应用框架，适合 JS 选手去入门和上手大模型应用的开发。其高度封装的特点将复杂隔离，我们可以利用其提供的各种高质量工具模块化地构建 App。其最新推出的 LCEL 新编程范式更是将模块化构建推到了一个全新的高度。
LangChain.js 并不是 Python 版本的套壳，而是一个完整的团队从 0 开始构建的生态，足以看出官方对 JavaScript 生态的重视：
使用 LangChain.js 构建复杂的 RAG Chatbot 或者是 Agents，往往只需要不到百行代码，就能生成一个高度可用的大模型应用基础。然后我们就可以将更多精力投入到更熟悉的 UI 和交互的构建之中，迅速交付给用户使用了。
最后，大模型所展示出来的强大智能和编码能力让无数程序员开始紧张。它对所有人来说都是新物种，对深入模型侧的研发和工程的背景要求较高。
事实上，编程和工程的发展就是将不需要关心的复杂度封装起来，给上层工程师减少思维复杂度，将更多的精力投入到自己擅长的领域。
大模型亦是这样，我们需要迅速掌握其使用方式和特点，然后思考如何将其与我们的技能结合起来，搭配成有价值的应用给用户。
用户并不关心你是如何实现的，你是否是从 0 自己训练的模型，用户只关心应用是否有价值，以及我能否在下一秒就能用到。而这恰恰是我们应用侧工程师所擅长的，我们懂用户、懂需求、懂交互，只需要掌握构建大模型应用的能力，就能交付高价值的应用。
三、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。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.如何学习大模型 AI ？
🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀
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。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
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✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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