大模型开发教程丨绝了！哥大博士整理了一份超实战的GenAl学习路线图

AI_小站 AI_小站 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 800+累计阅读 802平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄3年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-05-03 11:02:23 发布 802 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
快速上手！LLaMa-Factory最新微调实践，轻松实现专属大模型 近日，源2.0开源大模型与LLaMA-Factory框架完成全面适配，用户通过LLaMA-Factory，即可快捷、高效地对不同参数规模的源2.0基础模型进行全量微调及高效微调，轻松实现专属大模型。 阅读详情

宝子们，最近发现了一份巨牛逼的资源，这个资料是哥伦比亚大学的机器学习博士，把分散在全网各个角落的高质量资源聚拢在一起，梳理出的超清晰的 GenAl学习路径!!

让我们高喊一声！赛博菩萨！

拿第二章举例子，作者详细介绍了【统计预测和监督学习】部分需要掌握的概念清单，并且以超链接的方式，给出了视频、notes、博客、推文等非常丰富的学习资源。

这个资源手册面向所有具有技术背景、对AI感兴趣、有潜在职业发展需求的人群，所以需要你首先具备一定的编程经验和高中水平的数学知识哈。

以下是学习路径大纲，非常全面，强烈推荐有想学的部分就立刻翻到对应章节学起来



想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

在这里插入图片描述

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

  • 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
  • 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
  • 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
  • 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

在这里插入图片描述

  • 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
  • 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
  • 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
  • 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：


三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

在这里插入图片描述

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

img

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

img

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

img

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

img

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

img

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

img
四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！

标签
#人工智能 #知识图谱 #数据库 #langchain #github
#LLM #Agent
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
保姆级教程：用RAGFlow从零搭建本地知识库，并实现精准检索（附Python代码） 本文提供了一份详细的RAGFlow实战指南，帮助用户从零搭建本地知识库并实现精准检索。通过Docker部署、PDF文档处理、高级配置技巧和检索API优化等步骤，结合Python代码示例，全面提升知识库的构建效率和检索精度。特别适合需要处理技术文档的开发者和团队。 阅读详情

相关推荐

LLaMA-Factory可视化界面微调chatglm2；LoRA训练微调模型 简单案例

lore模型训练 参考：https://github.com/huggingface/peft。

weixin_42357472的博客 7797

一文读懂RAGFlow：从 0 到 1教你搭建RAG知识库

RAGFlow是一种融合了数据检索与生成式模型的新型系统架构，其核心思想在于将大规模检索系统与先进的生成式模型（如Transformer、GPT系列）相结合，从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库，又能生成符合上下文语义的自然语言回复。该系统主要包含两个关键模块：数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息，而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。

python12345_的博客 8024

无人机蜂群作战设计技术详解

构建防御网络，拦截敌方无人机或导弹；无人机蜂群作战设计技术是一种创新的军事应用概念，它基于生物仿生学原理，通过先进的通信技术、自主导航与决策算法，将大量小型、低成本、功能各异的无人机组织成一个高度协同的群体，以执行复杂多样的军事任务。无人机蜂群作战的概念源于自然界中蜜蜂、蚂蚁等生物群体的行为模式，这些生物群体通过简单的个体间的信息交互和分工协作，能够完成远远超出单一个体能力的复杂任务。其中，无人机群体是执行任务的主体，指挥控制系统负责任务分配和决策，通信数据链则保障无人机群体与指挥控制系统之间的信息交换。

专注多旋翼、复合翼无人机技术研究，从事低空经济行业。 2215

RAGFlow：基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

在对 RAGFlow 的探索中，我们可以清晰地看到其在RAG（Retrieval-Augmented Generation）领域中的重要地位和显著优势。RAGFlow作为一款下一代开源RAG引擎，不仅在问答对话方面表现出色，还具备高级内容生成的能力，例如长文生成等。这使得RAGFlow能够为用户提供更为全面和深入的服务，满足不同场景下的需求，尤其在企业级应用中发挥着重要作用。

FrenzyTechAI的博客 4万+

【NTN 卫星通信】使用地面网络和卫星网络接入的终端应用场景

卫星接入有广覆盖的特点， 可以改善地面接入网覆盖或无线条件差的地区(例如多径干扰)的服务可用性。对于高速移动中需要实时业务的终端，如IMS语音/视频会议，可以通过地面接入和卫星接入同时实现与5G系统的双连接，在地面接入网不可用的情况下获得连续可靠的业务。

weixin_43603524的博客 2558

CXL技术入门：从PCIe到高性能计算的桥梁（附最新2.0协议解析）

本文深入解析CXL技术如何作为PCIe的进化版，成为高性能计算的关键桥梁，特别聚焦CXL 2.0协议的关键升级。从技术架构、三大子协议到典型应用场景，全面介绍CXL在缓存一致性、内存共享等方面的优势，帮助开发者快速掌握这一前沿技术。

wdx012345的博客 728

大模型书籍丨绝了！哥大博士整理了一份超实战的GenAl学习路线图

宝子们，最近发现了一份巨牛逼的资源，这个资料是哥伦比亚大学的机器学习博士，把分散在全网各个角落的高质量资源聚拢在一起，梳理出的超清晰的 GenAl学习路径!!

Langchain的博客 787

两张 300I Duo 部署 Qwen3.5‑32B

开发者成功使用两张华为300IDuo（共4颗Ascend310P3芯片）部署Qwen3/Qwen3.5的30B/32B模型，并公开详细步骤。关键点包括：硬件需两张300IDuo（每芯片44GB显存），软件需CANN≥24.1和MindIE2.3.0专用镜像。部署流程涵盖驱动安装、模型下载（需修改为FP16格式）、容器启动、张量并行配置（TP=4）等环节。实测显示每芯片显存占用20-35GB，系统稳定运行。该方案已在知乎等平台验证可行，适用于Qwen3.5-32B等同类模型。

evering的博客 2255

大模型开源教程丨绝了，哥大博士整理了一份超实战的GenAl学习路线图

最近发现了一份巨牛逼的资源，这个资料是哥伦比亚大学的机器学习博士，把分散在全网各个角落的高质量资源聚拢在一起，梳理出的超清晰的 GenAl学习路径!!

Langchain的博客 365

从网格剖分到结果外推：一文拆解HFSS快速扫频（Fast Sweep）的底层逻辑与性能调优

本文深入解析了HFSS快速扫频（Fast Sweep）技术的底层逻辑与性能调优方法。通过ALPS算法实现频带外推，快速扫频相比离散扫频和插值扫频能提升3-5倍计算效率，特别适用于天线阵列、微波滤波器等宽频带分析场景。文章详细介绍了算法架构、参数优化策略及工程实践中的精度保障机制，帮助工程师高效完成电磁仿真。

weixin_28693447的博客 93

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】5.2 数据分组与透视（CUBE/ROLLUP/GROUPING SETS）

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】5.2 数据分组与透视（CUBE/ROLLUP/GROUPING SETS）

kngines 1835

手把手教你微调大模型，零基础也能学会的AI实战教程，收藏这篇就够了

同时课程详细介绍了。

jennycisp的博客 1502

（11-3-01 ）

以太坊（Ethereum）是一种基于区块链技术的开源平台和加密货币。它于2015年由Vitalik Buterin和Gavin Wood等开发者创建，并成为比特币之后最受欢迎的加密货币之一。以太坊不仅支持加密货币交易，还为开发者和企业提供了构建去中心化应用程序的强大工具。在本节的内容中，将实型一个完整的机器学习模型项目，智能检测出以太坊区块链中的非法账户。从问题定义到模型建立和评估，再到最终的总结和建议。本实例突出了处理类别不平衡问题的重要性，并展示了如何使用多种机器学习算法来解决实际问题。此外，通过数据可

码农三叔 2170

手把手带你搭建RAGflow，专业AI知识库的开源工具，RAGflow零基础入门到精通，看这一篇就够了！

在大模型应用的蓬勃发展中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术占据了举足轻重的地位。它就像是大模型的智慧助手，通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到大模型的回答生成过程中，有效提升了大模型回答的准确性、可靠性和时效性，在问答系统、智能客服、文档摘要等多个领域都发挥着关键作用。上图是一个常见的AI应用的数据流向图，文档分块之后向量化存储到向量数据库，然后输入文本内容，形成prompt，从向量数据库检索相关的知识背景，发送给LLM之后，返回结果。

2401_85375298的博客 9289

将物理信息神经网络（PINN）应用于微通道湍流的拓扑优化，并结合COMSOL数据进行训练与快速预测

本文提出一种基于物理信息神经网络（PINN）的微通道散热器流场快速预测方法。通过有限组COMSOL仿真数据训练神经网络，结合Navier-Stokes方程和能量方程作为物理约束，构建可快速预测新拓扑结构下速度场和温度场的替代模型。该方法包含数据准备、网络构建、损失函数设计等关键步骤，利用自动微分计算方程残差，显著降低传统CFD优化的计算成本，实现秒级/分钟级的流场预测，为微通道散热器拓扑优化提供高效解决方案。

huanghm88的专栏 536

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

【收藏】RAGFlow完全指南：手把手教你搭建大模型知识库

RAGFlow是一种融合了数据检索与生成式模型的新型系统架构，其核心思想在于将大规模检索系统与先进的生成式模型（如Transformer、GPT系列）相结合，从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库，又能生成符合上下文语义的自然语言回复。该系统主要包含两个关键模块：数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息，而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。

大模型研究中心 3600

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

基于 RAGFlow 构建企业级智能知识库全流程指南（含图文详解）

此外，用户权限管理也是重要环节，不同部门、不同职级的员工应具备不同的访问和操作权限，以确保知识的安全与合理利用。例如，可分为技术研发、市场销售、人力资源、行政后勤等一级分类，每个一级分类下再细分具体的子类别，如技术研发下可分为软件开发、硬件设计、系统架构等。元数据包括数据的标题、作者、创建时间、所属部门、关键词、文件类型、来源等。通过以上步骤，企业可以成功搭建基于 RAGFLOW 的内部知识库，实现知识的高效管理、快速检索和智能问答，提升企业的知识共享和创新能力。（二）数据清洗与预处理​。

beijingyaoyao的博客 3343

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

RAGFlow：重型知识库引擎

给大家推荐一款重磅产品。如果你对现在的知识库产品不满意，想要提升检索精确度，我推荐你试一试RAGFlow。它提供了更深度、更细致的选项，你可以根据自己文档的情况做针对性的调整。如果你们团队或者公司想要搭建一套本地知识库，我也建议你们先研究一下RAGFlow。我之前就在社群里说过：大概率，你们自己捣鼓出来的东西不会比它更好——还不如在它的基础上做定制化。RAGFlow是一套开源的RAG引擎。它重度集成了各种技术，而且更新很快。

m0_59164520的博客 7964

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验

环节要求CPU >= 4 核如果你并没有在本机安装 Docker（Windows、Mac，或者 Linux）, 可以参考文档 Install Docker Engine 自行安装。是Linux内核中的一个重要参数，它定义了一个进程可以拥有的最大内存映射区域数。内存映射区域通常指的是内存映射文件、匿名内存映射等。性能优化：通过增加vm.max_map_count的值，可以允许应用程序创建更多的内存映射区域，从而提高性能和效率。特别是对于需要频繁访问大量文件或数据的应用程序，这种优化效果尤为明显。

python1234_的博客 1万+

RagFlow本地部署使用

开源RAGFlow引擎：打造无幻觉、高精度的文档理解与生成体验RAGflow，这个新兴的开源RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，正以其独特的深度文档理解能力，为大型语言模型的应用带来了革命性的变革。在处理PDF文件时，我们经常面临提取干净数据的挑战，而RAGFlow的出现，恰恰解决了这一问题，它能够提供准确无误且无幻觉的生成结果。

qq_43548590的博客 4万+

【干货】带你一步步搭建RAGFlow

上星期给各位同学介绍了RAGFlow这个大模型RAG引擎，本篇给大家介绍一下RAGFlow的本地搭建，以下过程基于Ubuntu24，其它Linux系统的搭建方法也基本相同。先来温补一下，RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。

m0_59235245的博客 2万+

来了来了！企业开源知识库RAGFlow使用教程

下面，来介绍下RAGFlow的核心功能。从下面图中可以看出，有5个，但是最核心的，其实就两个，一个是知识库（最核心），一个是聊天，其他三个都是辅助功能。有人好不同意了，人家也有Agent智能体功能啊，但实话，个人用起来，不是特别好用，简单的场景还可以，复杂的场景，支持有限。先从非核心功能介绍起：1、文件管理顾名思义，就是管理你上传的各种知识库文件，没啥多说的。2、搜索单纯的侧重于对知识库文件内容进行检索，会显示出来内容出处（检索片段）。这里要区别于最上面【聊天】的菜单。

2401_85373898的博客 4140

30天高效掌握AI大模型的系统学习计划,大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

2024年OpenAI吹响“大模型主导未来变革”的号角，掌握AI大模型技术已成为职业发展的关键突破口。本计划融合学习理论与实战路径，助您30天内系统掌握大模型核心技术。

2301_81940605的博客 1442

端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 正式开源

继 AI 原生数据库 Infinity 于去年底正式开源之后，我们的端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 也于今日正式开源。项目地址： https://github.com/infiniflow/ragflow

datageek的博客 1万+

【免费下载】 RAGFlow 开源项目安装与使用文档

RAGFlow是一款基于深度文档理解构建的开源RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。它旨在为企业和个人提供一个简化的工作流程来处理复杂的非结构化数据，结合大型语言模型(LLM)，实现可靠且详尽的数据问答服务。其特色包括： - **质量保证**：“高质量输入，高质量输出”，具备深度理解复杂格式数据的能力。 - **自定义控制**：支持多种文本模板，确保智能的同

gitblog_00472的博客 6106

十分钟吃透 RAGFlow：从入门到精通，手把手教你搭建 RAG 知识库”

十分钟吃透 RAGFlow：从入门到精通，手把手教你搭建 RAG 知识库”

python12345_的博客 4861
上一篇： Git大模型项目：LLM(so-large-lm)课程教程+笔记！（附资源）
下一篇： 【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词
点赞 20
评论 0
书签 书签 10
AI_小站
AI_小站
博客等级 码龄3年 6255粉丝 1152原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值