文章提供了系统化的AI大模型学习路径，分为三个阶段：基础编程（Python、TypeScript、LLM APIs）、低代码落地（低代码平台、检索技术）和企业级应用与系统架构（RAG、AI Agents、可观测性）。强调知识连接的重要性，帮助构建可迁移的知识体系，完成从AI新手到AI架构师的蜕变，适合不同阶段开发者系统学习AI技术。

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最近写文章，发现自己有一个习惯：

如果没有一个结构化的知识框架，无论是学习还是写作，我都会非常难受。

这算不算强迫症呢？（笑）

私以为，知识的价值不仅在于“知道”，更在于“连接”：

将点状的知识连接成线，形成可迁移、可演化的知识体系，这样记忆更清晰，表达也更到位。

所以抽空总结了一份AI相关的知识框架和学习路径：

路径分为三个阶段：

基础编程- 低代码落地- 企业级应用与系统架构

学完这三个阶段，你将完成从AI新手到AI架构师的完整蜕变。

作者能力有限，借此希望为想学习AI的朋友们提供一条系统性的学习路线，快速入门，拥抱AI！

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

​最后

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。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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