工业级RAG系统与Agent开发实践:从理论到应用,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

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自2024年年底以来,DeepResearch、Manus等现象级Agent应用在业内崭露头角,它们背后的核心支撑均为AI Agent。这些Agent虽基于大模型,但其能力远不止于此,它们具备自我反思、工具链式调用以及多智能体协同作业等先进特性,已然突破了传统大模型“仅会聊天、检索”的局限。可以预见,Agent将迎来爆发式增长,其应用也将越来越广泛。

生产级应用对技术的要求越来越高,仅掌握Prompt或者简易的RAG系统,已经无法满足复杂多变的生产环境需求。

图片在这种背景下,求职者更应该深入学习工业级RAG系统与Agent开发及实践。原因如下:

  1. 满足复杂场景需求:生产级场景需求复杂多变,深入学习高级功能(如自我反思、工具链式调用、多智能体协作等)能够更好地应对实际挑战。

  2. 提升职场竞争力:当前企业对工业级RAG和Agent开发的需求旺盛,深入掌握这些技术能够显著增加就业机会。

  3. 积累实战经验:虽然大多数人仅停留在理论层面,但企业更看重实战项目经验。通过实际项目锻炼,能够更好地应对实际应用中的挑战并提出有效解决方案。

  4. 紧跟行业发展:AI技术发展迅猛,工业级RAG和Agent开发是未来趋势。深入学习有助于求职者保持技术敏锐度,紧跟行业前沿动态。

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了,算是新时代的风口!有小伙伴觉得,作为新领域、新方向人才需求必然相当大,与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少,那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢?是不是更好就业呢?是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢?

答案当然是这样,大模型必然是新风口!

那如何学习大模型 ?

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。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材,学也不是不学也不是,基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近100余次后,终于把整个AI大模型的学习路线完善出来!

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在这个版本当中:

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一、大模型经典书籍(免费分享)

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源

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二、640套大模型报告(免费分享)

这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、大模型系列视频教程(免费分享)

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四、2025最新大模型学习路线(免费分享)

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

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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。

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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。

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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。

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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。

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L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

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