当ChatGPT的对话能力颠覆人们的认知、DeepSeek的推理震撼世界时，我们正亲历着人工智能发展史上最具革命性的篇章。在这场以“大模型”为标志的技术浪潮中，企业如何把握机遇构建智能竞争力，成为关乎数字化转型成败的核心命题。

作为一名程序员，你是否经常被问到：

“我们能自己微调一个领域大模型吗？”

“大模型能不能接入我们的内部系统？”

“如何用LangChain开发智能体应用？”

“怎么降低大模型的推理成本？”

这些问题，在《企业大模型实战：核心技术与行业赋能》中都能找到答案。

为什么你需要关注这本书？

《企业大模型实战：核心技术与行业赋能》系统化探讨大模型在企业场景中的技术与应用，全面覆盖大模型兴起的技术背景、发展趋势，以及提示词工程、智能体、模型微调、推理等关键应用技术。书中重点介绍了LangChain等开发框架，并深度剖析医疗、教育、智能驾驶、科研等行业应用案例。

加拿大工程院院士、郑州大学副校长在序言中评价道：“本书最令我激赏之处，在于其构建了‘技术纵深—开发实践—行业赋能’的三维知识体系。从提示词工程的精妙设计到智能体架构的创新实现，从模型微调的技术攻坚到服务化部署的工程实践，本书庖丁解牛般将前沿技术拆解为可落地的操作指南。”

程序员最该关注的实战内容

本书前9章聚焦核心技术，详细解析了DeepSeek、GPT等大模型，涵盖模型训练、数据处理、微调与部署等关键环节。特别是第6章“智能体应用”和第9章“LangChain开发框架”，为程序员提供了直接可用的开发指南。

智能体

大模型落地的“最后一公里”

第6章深入讲解了智能体技术，这是大模型从“对话”走向“行动”的关键一步。书中详细介绍了：

• ReAct Agent的架构组成和工作流程
• 如何实现智能体与环境的交互
• 智能体生态系统的构建方法
• 斯坦福小镇案例中智能体的实际表现

以一个具体案例为例：斯坦福大学与谷歌的联合研究项目“斯坦福小镇”（Smallville），展示了25个智能体在虚拟世界中如何模拟人类的日常行为和社交互动。这些智能体能够根据过去的经历做出决策，建立友谊、参加社交活动、讨论政治话题，甚至发起浪漫关系。

书中详细解析了智能体的四大核心组成部分：大模型、记忆流与信息检索机制、反思与推理机制、规划与协调机制，为开发者构建自主智能体提供了完整蓝图。

应用实践

行业实战案例深度解析

本书第10-13章聚焦医疗、教育、智能驾驶和科研四大行业的应用实践：

医疗领域：辅助诊断系统通过知识图谱与大模型融合，将误诊率降低至人类专家水平

教育场景：自适应学习引擎实现真正的因材施教

智能驾驶：决策优化模型揭示“感知—认知—决策”技术闭环奥秘

科研加速：为破解“创新生产率悖论”提供全新方案

每个案例都包含详细的技术架构图、代码示例和部署方案，可直接参考实施。

特别章节

LangChain开发框架详解

第9章专门介绍了LangChain开发框架，帮助程序员快速构建大模型应用：

• 如何连接大模型与外部数据源
• 构建可扩展的链式调用流程
• 管理对话状态和记忆机制
• 优化查询和推理性能

谁应该读这本书？

• 对AI与大模型技术有基本了解的读者：建议重点阅读第1_{4章的技术背景和第5}6章的提示词工程与智能体应用
• 对大模型开发和项目实现感兴趣的读者：第7~9章的模型微调、推理服务和LangChain框架是必读章节
• 从事特定行业的开发者：可直接阅读第10~13章中相关行业的实战案例
• 希望全面了解大模型技术全貌的读者：建议按顺序阅读全书，建立系统化知识体系

《企业大模型实战：核心技术与行业赋能》不仅提供了技术理论，更重要的是提供了可落地的实践指南，更更重要的是，这本书包含大量代码示例、架构图和实战案例，并且扫码即送独家资源，包括高效提示词工程+大模型高效微调+模型部署与服务+智能体构建与应用，是程序员深入大模型领域的必备参考书。

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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。

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.大模型 AI 学习和面试资料

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

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 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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