后端开发（Java）和大模型应用开发怎么选?

这个问题我觉得你问得特别好，甚至可以说问到了当下最现实、最纠结、也最容易走错方向的一个节点。

先给出答案，两个都需要！！！因为java和大模型应用根本分不开，大模型应用一定是需要被java调用接口的，所以两个都需要，也就是说你不仅需要懂java工程也需要懂大模型的算法和工程落地，成为全方位的复合型人才。

讲一个我自己亲历的案例。我朋友A哥，原本是典型的Java后端技术人，SpringBoot、MyBatis玩得飞起，进了某大厂，刚进去干得风生水起，但突然有一天部门业务调整，说以后得做AI Agent助手，他连Prompt是什么都不知道，直接懵了。你说他能怎么办？

赶紧开始“边学边上”：一边搞LangChain，一边查RAG资料，还得补Python基础，周末在家啃GitHub上的开源项目，连续两个多月才慢慢把节奏找回来。

他当时跟我说的一句话我印象特别深：“我这两个月虽然累成狗，但如果不是硬着头皮上，等真落地到大模型项目时我就彻底边缘化了。”

大模型应用开发并不是“脱离工程”的那种研究工作，恰恰相反，它特别吃“工程化能力”。LangChain写得再好，也得有后端服务把它包起来，得落到API上给产品用，得能部署上线。这不就又回到了Java、SpringBoot、Redis、K8s这些基础设施了？

这就是现实。大模型技术现在确实变得快，也确实有泡沫，但不可否认，它带动的是一次开发范式的转型，尤其是对后端开发来说，不仅仅是技术变化，更是思维方式的升级。

你以前是写业务逻辑的，现在你要写的是“如何调用模型，组装逻辑，让AI替人完成任务”，这不是语法的不同，而是“设计方式”的不同。

看看现在的招聘，除了大模型算法工程师一直是高薪，AI服务端的研发是一个很不错的选择，其实你发现没有，从云计算、大数据、到今天AI，都说Java已死，但是最后大数据、AI这些还是得老老实实接入服务端的接口。

你说你是纯小白，之前写过大模型报告，听说过agent、LangChain、RAG、Dify，这说明你已经有了一点点预热，只是还没真正上手。那我建议你先别慌着“选”，而是先把这些关键技术——尤其是LangChain和RAG，跑几个实际的项目Demo出来，你自然就知道自己适不适合、有没有兴趣了。

怎么学？其实真的不难。你从Java后端过来，逻辑性已经很好了，Python语法几天就能适应。LangChain有很多现成的模板项目，从最简单的“文件问答系统”开始，一步步加上记忆、调用外部工具、Agent规划，慢慢你就能搭一个初级AI应用了。

最后说回你的情况，我给你一个具体的“短期路线图”，你可以按这个顺序试试看：
（1）掌握LangChain基础：推荐从LangChain官方文档+“基于PDF构建问答机器人”教程开始，2周足够。
（2）详细了解RAG完整流程：embedding模型（如text2vec）、向量数据库（如FAISS）、和检索拼接，建议跟着B站实操一套。
（3）学习Prompt Engineering技巧：例如Few-shot、Chain of Thought、ReAct等范式，用GPT亲自试一试。
（4）尝试Dify搭建Agent应用：无代码上手，适合快速demo出成果，尤其适合和导师项目结合。
（5）继续保持Java能力：同时补充你在Java后端中偏弱的“部署、运维、接口治理”部分，提升后端竞争力。

这样你既能跟上大模型发展的步伐，也保留了Java后端这块最稳定的硬实力，真正实现双轨并行、左右开弓。

未来你不一定非要变成“AI研究员”，但你必须能搭出AI应用。这就是现在和未来市场真正需要的人。

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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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、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！

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2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

适用人群

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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