2025年DeepSeek如一枚重磅炸弹，在IT从业者的职业版图中引爆了全新格局。

阿里云已全面将核心业务融入Agent体系；字节跳动30%的后端岗位明确要求具备大模型开发能力；

腾讯、京东、百度等头部企业也纷纷加码AI布局，其招聘岗位中高达80%与人工智能密切相关。

这可不仅仅是技术上的小波动，对于很多程序员来说，这就是一场职业生存危机！

• 公司业务全面转向AI，领导让你用RAG优化知识库检索，你却一头雾水、无从下手；
• 渴望带队攻坚AI项目，却连大模型微调到底需要多少高质量数据都说不清楚；
• 想转型成为炙手可热的大模型应用开发工程师，却发现自己的简历里连一个拿得出手的实战项目都没有。

📈 未来3年，【大模型应用开发】岗位将迎来集中爆发。如果你也想转行AI大模型应用开发，学习顺利千万别弄反了！！

学AI大模型应用开发！这顺序一定要看！！

阶段1:大模型基础

1.了解大模型的概念和背景、国内外最新进展，从简单的例子入手比如看看Deepseek是怎么输出的。

2.深入学习生成式模型、大语言模型及Transformer架构，掌握预训练、推理规划、强化学习等关键技术。

3.了解Prompt的概念、作用，如何通过设计有效的提示词来引导大美型生成预期输出，动手实践调试。

4.了解大模型APL的输入输出参数，调用方法，学习token概念。

阶段2:RAG应用开发工程

1.了解RAG的概念、流程，着重理解RAG的应用场景和它在实际项目中的工作原理。

2.深入学习RAG的一些优化技术和设计，如三大范式等，重点关注RAG的核心机制。

3.掌握质量指标、能力指标以及评估工具的使用方法。

4.深入实践RAG项目，通过实际的开源项目，深化对RAG技术的理解。

阶段3:大模型Agent应用架构

1.了解LangChain的核心概念，深入学习其核心组件，能独立用LangChain接API、处理数据、搭出可用的AI工具。

2.了解Llamalndex的基本概念和使用模式，尝试搭建一个简单的文档问答系统。

3.能独立设计一个能自动完成任务的Agent。

4.了解GPTS、Coze、Dify这3个框架的特点，使用它们搭建个A应用。

阶段4:大模型微调与私有化部署

1.搞懂Transformer的3个核心:自注意力机制、编码器-解码器结构位置编码，能自己调通一个微调任务。

2.了解几个主流模型的特点，尝试本地部署。

3.学习开源模型的微调，重点了解选基座模型、处理数据、跑通微调流程

如何系统的学习大模型 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。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

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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