大模型文本分块完全指南：原理、方法与高级技巧（收藏必学）

本文详细介绍了文本分块在大模型应用中的重要性及实现方法。首先阐述了文本分块的原理及如何确定模型最大上下文长度，分析了分块大小对检索精度的影响。随后系统讲解了多种分块方法，包括基于字符的分割、递归分割、代码特定分割和语义分割等，并介绍了Unstructured工具的高级分块策略。最后探讨了与分块相关的高级索引技巧，如滑动窗口、父子文本块和元数据创建等，为构建高效的大模型应用提供了全面指导。

1、 文本分块的原理和重要性

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• 将长文本分解成适当大小的片段，以便于嵌入、索引和存储，并提高检索的精确度。
• 文本分块（Text Chunking）是 RAG（检索增强生成）、文档问答、向量检索等场景的核心预处理步骤，本质是将长文本拆分为大小合适、语义完整的片段，核心目的是解决「长文本与模型 / 检索系统能力不匹配」的问题，同时提升检索精度、生成质量和系统效率。

1.1 如何确定大模型所能接受的最长上下文

1. 查官方文档，获取模型的 理论上下文长度（Token 数）；
2. 用 Token 计数器生成测试文本，调用模型接口，找到 实际可用上限（排除 API / 显存限制）；

from transformers import AutoTokenizer

# 加载模型对应的 Tokenizer（如 Llama 3）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")
model_max_length = tokenizer.model_max_length  # 读取 Tokenizer 标注的最大长度（理论值）
print(f"模型理论最大 Token 数：{model_max_length}")

# 生成测试文本（逐步增加长度）
test_text = "测试文本 " * 1000# 可调整倍数，直到 Token 数接近理论值
tokens = tokenizer.encode(test_text, return_tensors="pt")
print(f"测试文本 Token 数：{tokens.shape[1]}")

# 调用模型（此处仅演示 Token 计数，实际需加载模型）
# from transformers import AutoModelForCausalLM
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")
# try:
#     output = model.generate(tokens, max_new_tokens=100)
#     print("未超出上下文长度")
# except Exception as e:
#     print(f"超出上下文长度，报错：{e}")

3. 预留输出 Token 空间（输入长度 = 实际上限 - 预期输出长度），确保使用时不超限。

1.2 分块大小对检索精度的影响 – 理解嵌入过程

文本嵌入的核心是用向量捕捉文本的整体语义。图中展示了「短文本」和「长文本」都通过 Mean Pooling（对所有 Token 级向量求平均） 生成最终嵌入：

• 分块过小时：每个块的语义单元不完整（如把一个完整的论点拆成两段），Token 级向量的聚合结果会丢失关键语义信息。例如，若将 “黑神话悟空的剧情设定很有深度” 拆成 “黑神话悟空的剧情” 和 “设定很有深度” 两个块，各自的嵌入向量会因语义残缺，导致检索时无法准确匹配 “剧情深度” 相关的查询。
• 分块过大时：块内包含多个无关语义（如一篇文档同时讲 “游戏玩法” 和 “角色设定”），Token 级向量的平均结果会成为 “混合语义”，与查询的相似度被稀释。例如，查询 “黑神话悟空的玩法” 时，包含 “玩法 + 角色” 的大块嵌入可能因角色信息的干扰，比仅包含 “玩法” 的小块嵌入匹配度更低。

最优分块大小需在「语义完整性」和「噪声干扰」之间找到平衡：

• 对于短文本 / 语义密集型内容（如单段论点、表格数据）：分块可略小，确保语义单元完整；
• 对于长文本 / 多主题内容（如多章节文档、包含冗余说明的报告）：分块需适中，既保证每个块聚焦单一主题，又避免语义残缺。

可以基于ChunkViz 对文本分块进行可视化，
ChunkViz 是一款专注于文本分块策略的可视化工具，核心用于帮助用户直观理解和对比不同文本分块方法的效果，从而优化大语言模型（LLM）应用中的文本处理流程。

它的核心功能和价值可总结为以下几点：

1. 多策略可视化：支持多种文本分块策略（如字符分割器、递归字符分割器等），通过不同颜色标记分块边界，直观展示分块结果；
2. 自定义参数调整：可自定义分块大小、重叠程度等参数，快速验证不同配置对分块效果的影响；
3. 生态兼容：与 LangChain、LlamaIndex 等主流 LLM 开发框架深度集成，支持直接导入这些框架的分块策略进行对比；
4. 开源易用：以开源项目形式提供，部署和使用门槛低，适合开发者在构建 RAG（检索增强生成）系统、文档问答等场景中调试分块逻辑。

简单来说，ChunkViz 是文本分块的 “可视化调试器”，能让开发者快速找到最适合业务场景的分块策略，避免因分块不合理导致的检索精度下降或模型理解偏差。

2、 文本分块的方法和实现

---

2.1 CharacterTextSplitter

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("90-文档-Data/山西文旅/云冈石窟.txt")
documents = loader.load()
# 设置分块器，指定块的大小为50个字符，无重叠
text_splitter = CharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,  # 每个文本块的大小为50个字符
    chunk_overlap=10,  # 文本块之间没有重叠部分
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
print("\n=== 文档分块结果 ===")
for i, chunk inenumerate(chunks, 1):
    print(f"\n--- 第 {i} 个文档块 ---")
    print(f"内容: {chunk.page_content}")
    print(f"元数据: {chunk.metadata}")
    print("-" * 50)

核心参数详解（之前提到的关键配置，这里结合代码落地）：
chunk_size=100：每个分块的最大字符数（注意：是 “字符” 不是 “Token”，中文、英文、标点都算 1 个字符）；比如 “云冈石窟位于山西大同” 是 12 个字符；
若文本片段超过 100 字符，会被截断；若未超过，则保留完整片段；
chunk_overlap=10：相邻两个分块的重叠部分字符数（不是 “无重叠”，代码注释有误！chunk_overlap=0 才是无重叠）；
作用：避免因硬截断丢失上下文（如第 1 块结尾是 “云冈石窟的佛像”，第 2 块开头重叠 10 字符，确保语义连贯）；

2.2 RecursiveCharacterTextSplitter 递归分块

先搞懂：递归分块的核心原理（为什么叫 “递归”？）
RecursiveCharacterTextSplitter的核心是“按优先级分割符递归尝试，优先保持语义完整，实在不行再硬截断”，流程像 “剥洋葱” 一样层层递进：
1递归分块的 4 步逻辑（以代码中的 separators = [“\n\n”, “.”, “，”, " "] 为例）：

1. 第一步：按最高优先级分割符拆分先用第一个分割符 \n\n（双换行，通常是段落分隔）把整个文档拆成多个大段落。此时检查每个段落的字符数：

• 若段落 ≤ chunk_size（100 字符）：直接作为一个分块；
• 若段落 ＞ chunk_size：进入下一步，对这个 “超长段落” 递归拆分。

2. 第二步：按次高优先级分割符拆分对超长段落，用第二个分割符 .（句号，句子结束）拆分，得到多个句子。再检查每个句子的字符数：

• 若句子 ≤ chunk_size：合并相邻句子（直到接近 chunk_size）作为分块；
• 若句子 ＞ chunk_size：进入下一步，继续递归拆分。

3. 第三步：按更低优先级分割符拆分对超长句子，用第三个分割符 ，（逗号，分句）拆分，得到多个分句。重复检查字符数：

• 若分句 ≤ chunk_size：合并相邻分句作为分块；
• 若分句 ＞ chunk_size：进入最后一步。

4. 第四步：终极方案（硬截断）用最后一个分割符 （空格，单词 / 词组分隔）拆分，若仍超长（如连续无空格的长文本），则直接按 chunk_size 硬截断（这是最后的妥协，尽量避免破坏语义）。

核心优势：
优先按「段落→句子→分句→单词」的逻辑拆分，最大程度保持语义完整（不会轻易在句子中间截断）；
递归机制适配各种文本结构（如长段落、短句子、无标点文本），通用性比普通 CharacterTextSplitter 强得多。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
loader = TextLoader("90-文档-Data/山西文旅/云冈石窟.txt")
documents = loader.load()
# 定义分割符列表，按优先级依次使用
separators = ["\n\n", ".", "，", " "] # . 是句号，， 是逗号， 是空格
# 创建递归分块器，并传入分割符列表
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,
    chunk_overlap=10,
    separators=separators
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
print("\n=== 文档分块结果 ===")
for i, chunk in enumerate(chunks, 1):
    print(f"\n--- 第 {i} 个文档块 ---")
    print(f"内容: {chunk.page_content}")
    print(f"元数据: {chunk.metadata}")
    print("-" * 50)

2.3 代码分块

• 普通递归分块

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 示例代码
GAME_CODE = """
class CombatSystem:
   def __init__(self):
       self.health = 100
       self.stamina = 100
       self.state = "IDLE"
       self.attack_patterns = {
           "NORMAL": 10,
           "SPECIAL": 30,
           "ULTIMATE": 50
       }
   def update(self, delta_time):
       self._update_stats(delta_time)
       self._handle_combat()
   def _update_stats(self, delta_time):
       self.stamina = min(100, self.stamina + 5 * delta_time)
   def _handle_combat(self):
       if self.state == "ATTACKING":
           self._execute_attack()
   def _execute_attack(self):
       if self.stamina >= self.attack_patterns["SPECIAL"]:
           damage = 50
           self.stamina -= self.attack_patterns["SPECIAL"]
           return damage
       return self.attack_patterns["NORMAL"]
class InventorySystem:
   def __init__(self):
       self.items = {}
       self.capacity = 20
       self.gold = 0
   def add_item(self, item_id, quantity):
       if len(self.items) < self.capacity:
           if item_id in self.items:
               self.items[item_id] += quantity
           else:
               self.items[item_id] = quantity
   def remove_item(self, item_id, quantity):
       if item_id in self.items:
           self.items[item_id] -= quantity
           if self.items[item_id] <= 0:
               del self.items[item_id]
   def get_item_count(self, item_id):
       return self.items.get(item_id, 0)
class QuestSystem:
   def __init__(self):
       self.active_quests = {}
       self.completed_quests = set()
       self.quest_log = []
   def add_quest(self, quest_id, quest_data):
       if quest_id not in self.active_quests:
           self.active_quests[quest_id] = quest_data
           self.quest_log.append(f"Started quest: {quest_data['name']}")
   def complete_quest(self, quest_id):
       if quest_id in self.active_quests:
           self.completed_quests.add(quest_id)
           del self.active_quests[quest_id]
   def get_active_quests(self):
       return list(self.active_quests.keys())
"""

# 创建文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,  # 每个块的大小
    chunk_overlap=00,  # 相邻块之间的重叠大小
    # separators=["\n\n", "\n", " ", ""]  # 分割符列表
)

# 执行分块
text_chunks = text_splitter.create_documents([GAME_CODE])

# 打印分块结果
print("\n=== 代码分块结果 ===")
for i, chunk inenumerate(text_chunks, 1):
    print(f"\n--- 第 {i} 个代码块 ---")
    print(f"内容:\n{chunk.page_content}")
    print(f"元数据: {chunk.metadata}")
    print("-" * 50)

用通用递归分块器，靠默认分割符和字符长度限制，实现代码的 “无断裂拆分”；
分块结果与 3 个游戏系统类一一对应，每个块都能独立运行 / 理解，适配后续代码检索、问答等场景；

可以启用 Python 专属分割符，能应对更复杂的代码结构（如超长函数、无空行类）如下：

• 按照编程语言来进行划分

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_text_splitters import Language
separators = RecursiveCharacterTextSplitter.get_separators_for_language(Language.JS)
print(separators)

from langchain_text_splitters import (
    Language,
    RecursiveCharacterTextSplitter,
)
GAME_CODE = """
class CombatSystem:
   def __init__(self):
       self.health = 100
       self.stamina = 100
       self.state = "IDLE"
       self.attack_patterns = {
           "NORMAL": 10,
           "SPECIAL": 30,
           "ULTIMATE": 50
       }
   def update(self, delta_time):
       self._update_stats(delta_time)
       self._handle_combat()
   def _update_stats(self, delta_time):
       self.stamina = min(100, self.stamina + 5 * delta_time)
   def _handle_combat(self):
       if self.state == "ATTACKING":
           self._execute_attack()
   def _execute_attack(self):
       if self.stamina >= self.attack_patterns["SPECIAL"]:
           damage = 50
           self.stamina -= self.attack_patterns["SPECIAL"]
           return damage
       return self.attack_patterns["NORMAL"]
class InventorySystem:
   def __init__(self):
       self.items = {}
       self.capacity = 20
       self.gold = 0
   def add_item(self, item_id, quantity):
       if len(self.items) < self.capacity:
           if item_id in self.items:
               self.items[item_id] += quantity
           else:
               self.items[item_id] = quantity
   def remove_item(self, item_id, quantity):
       if item_id in self.items:
           self.items[item_id] -= quantity
           if self.items[item_id] <= 0:
               del self.items[item_id]
   def get_item_count(self, item_id):
       return self.items.get(item_id, 0)
class QuestSystem:
   def __init__(self):
       self.active_quests = {}
       self.completed_quests = set()
       self.quest_log = []
   def add_quest(self, quest_id, quest_data):
       if quest_id not in self.active_quests:
           self.active_quests[quest_id] = quest_data
           self.quest_log.append(f"Started quest: {quest_data['name']}")
   def complete_quest(self, quest_id):
       if quest_id in self.active_quests:
           self.completed_quests.add(quest_id)
           del self.active_quests[quest_id]
   def get_active_quests(self):
       return list(self.active_quests.keys())
"""
python_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(
   language=Language.PYTHON,  # 指定编程语言为Python
   chunk_size=1000,
   chunk_overlap=0
)

python_docs = python_splitter.create_documents([GAME_CODE])
print("\n=== 代码分块结果 ===")
for i, chunk inenumerate(python_docs, 1):
    print(f"\n--- 第 {i} 个代码块 ---")
    print(f"内容:\n{chunk.page_content}")
    print(f"元数据: {chunk.metadata}")
    print("-" * 50)

from_language()方法会自动加载 Python 语言的「语法分割符」（预设的，无需手动定义），比如：

• 高优先级：“\n\n”（代码空行）、“}”（类 / 函数结束符）、“;”（语句结束符）、“\n”（换行）；
• 低优先级：" “（空格）、”"（硬截断，尽量不用）；
  分块逻辑：按 Python 语法规则递归拆分，优先保证「类、函数、代码块的语法完整性」（比如不会把一个 class 拆成两半，不会在函数中间截断）。

2.4 语义分块

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.node_parser import (
    SentenceSplitter,
    SemanticSplitterNodeParser,
)
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding 
# from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding 
# embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-small-zh")
documents = SimpleDirectoryReader(input_files=["../90-文档-Data/黑悟空/黑悟空wiki.txt"]).load_data()

# 创建语义分块器
splitter = SemanticSplitterNodeParser(
    buffer_size=3,  # 缓冲区大小
    breakpoint_percentile_threshold=90, # 断点百分位阈值
    embed_model=OpenAIEmbedding()     # 使用的嵌入模型
)
# 创建基础句子分块器（作为对照）
base_splitter = SentenceSplitter(
    # chunk_size=512
)


'''
buffer_size：
默认值为1
这个参数控制评估语义相似度时，将多少个句子组合在一起当设置为1时，每个句子会被单独考虑
当设置大于1时，会将多个句子组合在一起进行评估例如，如果设置为3，就会将每3个句子作为一个组来评估语义相似度

breakpoint_percentile_threshold：
默认值为95
这个参数控制何时在句子组之间创建分割点,它表示余弦不相似度的百分位数阈值,当句子组之间的不相似度超过这个阈值时，就会创建一个新的节点
数值越小，生成的节点就越多（因为更容易达到分割阈值）
数值越大，生成的节点就越少（因为需要更大的不相似度才会分割）

这两个参数共同影响文本的分割效果：
buffer_size 决定了评估语义相似度的粒度
breakpoint_percentile_threshold 决定了分割的严格程度
例如：
如果 buffer_size=2 且 breakpoint_percentile_threshold=90：每2个句子会被组合在一起,当组合之间的不相似度超过90%时就会分割,这会产生相对较多的节点
如果 buffer_size=3 且 breakpoint_percentile_threshold=98：每3个句子会被组合在一起,需要更大的不相似度才会分割,这会产生相对较少的节点
'''


# 使用语义分块器对文档进行分块
semantic_nodes = splitter.get_nodes_from_documents(documents)
print("\n=== 语义分块结果 ===")
print(f"语义分块器生成的块数：{len(semantic_nodes)}")
for i, node inenumerate(semantic_nodes, 1):
    print(f"\n--- 第 {i} 个语义块 ---")
    print(f"内容:\n{node.text}")
    print("-" * 50)

# 使用基础句子分块器对文档进行分块
base_nodes = base_splitter.get_nodes_from_documents(documents)
print("\n=== 基础句子分块结果 ===")
print(f"基础句子分块器生成的块数：{len(base_nodes)}")
for i, node inenumerate(base_nodes, 1):
    print(f"\n--- 第 {i} 个句子块 ---")
    print(f"内容:\n{node.text}")
    print("-" * 50)

2.5 Unstructured 工具

2.5.1 分块策略的原理：基于文档结构的智能拆分

Unstructured 的分块不是简单的“字符截断”，而是先识别文档的语义结构（标题、段落、表格等），再按策略聚合或拆分，确保分块“语义完整、主题聚焦”。图中 4 种分块策略的核心逻辑如下：

分块策略	原理核心	适用场景
Basic	按“预设字符大小”聚合文本元素，表格作为独立分块；若元素超长，对元素二次拆分	通用文档，需平衡分块大小与语义
By Title	检测到新标题时，立即关闭当前分块并开启新块，确保“标题+下属内容”语义完整	章节化文档（论文、报告、手册）
By Page	强制按 PDF 页码拆分，每页内容作为独立分块	需保留“页面边界”的场景（合同、法律文书）
By Similarity	用嵌入模型计算文本元素的语义相似度，将主题相似的元素聚合成块	跨位置的主题聚合（如多处讨论同一概念的文档）

| 参数名                | 作用                                                                 | 示例值          |
|-----------------------|----------------------------------------------------------------------|-----------------|
| `chunking_strategy`   | 指定分块策略（`"basic"`/`"by_title"`/`"by_page"`/`"by_similarity"`）| `"by_title"`    |
| `max_characters`      | 分块的最大字符数（Basic 策略的硬限制）| `500`           |
| `new_after_n_chars`   | 分块的“软限制”（超过该字符数则停止聚合新元素）| `400`           |
| `embed_model`         | By Similarity 策略的嵌入模型（如 OpenAI、HuggingFace 模型）| `OpenAIEmbedding()` |
| `breakpoint_threshold` | By Similarity 策略的相似度阈值（值越高，分块越少）| `0.7`           |


#### 2.5.2 案例实例


1. Basic 策略（按字符大小分块，表格独立）
```python
from unstructured.partition.pdf import partition_pdf

# 读取PDF并按Basic策略分块
elements = partition_pdf(
    filename="黑悟空wiki.pdf",
    chunking_strategy="basic",  # 启用Basic分块
    max_characters=500,         # 每个分块最多500字符
    new_after_n_chars=400       # 软限制400字符
)

# 打印分块结果
for i, el in enumerate(elements, 1):
    print(f"--- 第 {i} 个分块 ---")
    print(f"类型: {el.category}")
    print(f"内容: {el.text[:100]}...\n")

2. By Title 策略（按标题拆分，确保章节完整）

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf
from unstructured.chunking.title import chunk_by_title

# 先分区（识别文档元素）
elements = partition_pdf(filename="黑悟空wiki.pdf", strategy="hi_res")

# 按标题分块
chunks = chunk_by_title(
    elements,
    combine_text_under_n_chars=200,  # 合并短文本
    multipage_sections=True          # 跨页章节合并
)

# 打印分块结果
for i, chunk inenumerate(chunks, 1):
    print(f"--- 第 {i} 个分块（标题驱动）---")
    print(f"内容: {chunk.text[:100]}...\n")

3. By Page 策略（按页码强制拆分）

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf

# 按页码分块（每页一个分块）
elements = partition_pdf(
    filename="黑悟空wiki.pdf",
    chunking_strategy="by_page"
)

# 打印分块结果（按页码区分）
for el in elements:
    print(f"--- 第 {el.metadata.page_number} 页分块 ---")
    print(f"内容: {el.text[:100]}...\n")

4. By Similarity 策略（语义相似性聚合）

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf
from unstructured.chunking.similarity import chunk_by_similarity
from unstructured.embeddings.openai import OpenAIEmbedding

# 先分区
elements = partition_pdf(filename="黑悟空wiki.pdf")

# 按语义相似性分块
chunks = chunk_by_similarity(
    elements,
    embed_model=OpenAIEmbedding(),  # 用OpenAI嵌入模型计算相似度
    breakpoint_threshold=0.7       # 相似度阈值（值越高，分块越少）
)

# 打印分块结果
for i, chunk inenumerate(chunks, 1):
    print(f"--- 第 {i} 个语义分块 ---")
    print(f"内容: {chunk.text[:100]}...\n")

Unstructured 支持“Partition 时直接 Chunk”和“先 Partition 再 Chunk”两种流程，区别如下：

流程类型	说明	适用场景
Partition 时直接 Chunk	分区和分块一步完成（如示例 1、3），代码更简洁	快速验证分块效果，场景简单
先 Partition 再 Chunk	先识别文档元素（标题、段落、表格），再针对性分块（如示例 2、4）	需精细化控制分块逻辑，场景复杂

Unstructured 的分块能力核心是**“先理解文档结构，再智能拆分”**——通过 4 种分块策略（Basic、By Title、By Page、By Similarity），适配不同类型的 PDF 文档。代码实现上，只需通过 partition_pdf 函数或专用分块函数（chunk_by_title 等），结合参数配置即可完成分块。

选择策略时，可参考：

• 通用文档 → Basic；
• 章节化文档 → By Title；
• 需保留页码 → By Page；
• 跨位置主题聚合 → By Similarity。

这种“结构感知”的分块方式，能大幅提升后续 RAG 检索或大模型问答的精准度，是处理非结构化 PDF 文档的高效工具。

3、 与分块相关的高级索引技巧

3.1 带滑动窗口的句子切分（Sliding Windows）

3.2 分块时混合生成父子文本块（Parent-Child Docs）

3.3 分块时为文本块创建元数据

3.4 在分块时形成有级别的索引（Summary→Details ）

3.5 文档转换为嵌入对象

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。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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