文章提供系统化的AI学习路径，分为三个阶段：基础编程（Python、TypeScript、数据结构与算法、LLM APIs）、低代码落地（低代码平台、检索技术、RAG、AI Agents）和企业级应用与系统架构（企业级应用进阶、AI基础设施、AI安全）。通过此路径，读者可从AI新手成长为能构建企业级应用的AI架构师，掌握从基础到系统集成的全流程技能。

AI学习路径图 - 基础篇

AI基础知识

基础编程知识其实不难（比大学C语言简单多了）

打好编程基础，便于同学们使用最新技术，快速搭建MVP验证技术可行性。

• Python

• TypeScript

• 基础数据结构与算法

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LLM APIs

大语言模型 API

使用API与LLM交互，便于同学们真正理解LLM。理解结构化输出、缓存、提示词等基础知识，巩固同学们的知识框架。

• KV caching（键值缓存）
• 系统提示词
• LLM导论
• 提示缓存Prompt Caching
• 结构化输出
• 多模态模型
• 速率限制、批量处理、重试机制
• 成本/性能权衡

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大模型基础

尽管大模型在图像识别、数学计算等领域已经比人类做的还好了，但是我们在生产环境使用中，依然能感觉到：

大模型说话不太像人，总是哪里怪怪的。实际生产中说的都对，但就是体验不好。怎么办呢？

第三阶段，我们来学习大名鼎鼎的RAG、微调、上下文工程！通过控制大模型的行为模式、知识库，补充行业知识，让大模型适配我们的生产环境。

学完这部分，你就已经可以搭建市面上通用的企业级应用啦！

• Tool Use（工具调用）

• 微调（Fine-tuning）

• RAG 基础

• Prompt Engineering（提示词工程）

• Context engineering（上下文工程）

  

AI学习路径图 - 进阶篇

低代码 AI 应用平台

本阶段的目标是：拒绝纸上谈兵，快速搭建企业级MVP，让灵感安稳落地。

本部分我们讲一讲低代码平台（如 Coze、Dify、n8n），它们封装了 Agent 的核心能力（记忆、工具调用、流程编排），同学们无需深入AI底层知识，也能构建可交互的 AI 应用。

便捷、简便、关键是便宜！

低代码 AI 应用并不是无法商业化的玩具，许多初创公司的MVP就是使用工作流搭建的。

• Coze、Dify
• 企业级应用基础
• n8n / Make / Zapier
• GitHub（开源项目快速落地）
• Hugging Face （开源项目快速落地）

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检索技术基础

我们已经知道了，对于LLM系统，上下文是核心。

当基础优化已经达到瓶颈，如何强化我们的的检索效率？

为了构建更高效的数据检索系统，我们需要优化检索技术。

• 向量数据库
• 图数据库
• 混合检索（Hybrid retrieval）
• 重排序流水线（Reranking pipelines）
• 索引策略：HNSW、IVF
• 分块与嵌入策略

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RAG

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）

检索-增强-生成。外部知识提取的核心单元就是RAG系统了。

• MCP（Memory, Context, Prompt）
• Reranking
• 数据工程
• 多步检索（Multi-step retrieval）
• 数据检索与生成
• LLM 编排框架

AI Agents

同学们的AI知识已经很深入了！接下来进入全新的世界：

AI-NATIVE

我们迈入 AI 智能体（Agents）领域，让 AI系统从单纯的回答问题转变为自主行动。

• 记忆机制（Memory）

• A2A, ACP（智能体间通信、动作协调等）

• 人机协同（Human-in-the-loop）

• 多智能体系统（MAS）

• 智能体设计模式

• 智能体编排框架

• 

AI学习路径图 - 深水区篇

企业级应用进阶

如果AI系统在每个环节的回答正确率是98%，10个环节的累计错误率能达到多少？接近20%。

企业级 AI 应用如何突破突破技术局限？本阶段聚焦 “AI应用的最后后一公里问题”，解决垂类AI应用规模化落地过程中的核心痛点。

• 模型幻觉
• 业务Knowhow - SOP&COT
• 工程架构
• 数据架构
• 飞轮系统
• 可观测性基础

可观测性与评估

专家和普通人的区别是什么？我个人认为是专家可以把握技术边界：他知道不同的技术能做什么、不能做什么；知道它在什么条件下表现优异，又在何种场景下表现不佳。

如何创建评估数据集？

如何使用LLM评价LLM？

如何追踪、监控AI系统？

本部分我们尝试构建可持续迭代的AI产品，围绕AI系统的可观测性建立标准化的评估体系。

• LLM 评价（LLM-as-a-judge）

• 多轮评估（Multi-turn evals）

• AI 智能体评估

• 组件级评估

• 可观测性平台

• 智能体监控与埋点

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AI基础设施

无论是AI产品经理还是技术专家，对AI系统技术路径的把握都是非常重要的。大型项目运行动则数月，还有其显著的路径依赖，可靠的AI系统架构可以让企业级应用事半功倍。

• CI/CD（持续集成/持续交付）
• Kubernetes（K8s）
• 云服务
• 模型路由
• 容器化
• LLM 部署

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AI安全

玩GPT的都知道，AI系统很可能会被几句危险提示词解除掉全部安全限制。

没有人希望自己的AI系统因为违反某规某纪而被叔叔约谈（笑）。

如何给系统建立可靠的防火墙？这部分我们讲一讲沙箱机制、防范提示词注入攻击，以及如何建设适配自己企业的伦理准则。

• 防火墙
• 沙箱（Sandboxing）
• 伦理
• 提示词注入攻击防御

结语

学习路径到此就结束了！

学到这里，基本足够大家建立一般企业的应用了。每一个小标题，作者都尽量更新一篇文章，希望可以把这个栏目更新完。

最后是一些感觉比较有意义的知识点分享。

• 机器学习知识
• 智能体集群
• 自我优化
• 语音与视觉智能体
• 自动化提示工程

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学习大模型？

在DeepSeek大模型热潮带动下，“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业，AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求，远超金融（40.1%）和专业服务业（26.7%）。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主，多数企业更倾向于维持现有服务模式，对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后，是产业对AI能力的迫切渴求：互联网企业用大模型优化推荐算法，制造业靠AI提升生产效率，医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域，因业务特性更依赖线下体验，对AI人才的吸纳能力相对有限。显然，AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”，越早掌握，越能占据职业竞争的主动权

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

大模型全套学习资料领取

这里我整理了一份AI大模型入门到进阶全套学习包，包含学习路线+实战案例+视频+书籍PDF+面试题+DeepSeek部署包和技巧，需要的小伙伴文在下方免费领取哦，真诚无偿分享！！！

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图

这份路线图以“阶段性目标+重点突破方向”为核心，从基础认知（AI大模型核心概念）到技能进阶（模型应用开发），再到实战落地（行业解决方案），每一步都标注了学习周期和核心资源，帮你清晰规划成长路径。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

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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