【2026年必学】大模型应用开发学习路线图与全套资料大揭秘——普通人转AI大模型应用开发的终极指南!
文章提供了AI大模型应用开发的系统学习路线,分为四个阶段:大模型基础、RAG应用开发、Agent应用架构和微调与私有化部署。推荐了从基础到实战的全套教程,涵盖大模型核心原理、RAG、Agent、LangChain、微调部署等技术,并通过实际项目帮助学习者掌握技能。即使零基础小白也能通过系统学习掌握大模型开发,成为求职加分项。
AI对各行各业的渗透已经无需多说,无疑是2025年的热门关键字,很多公司都在转型做AI相关的产品,或者高薪挖相关的技术人才。
往AI方向发展,或者有一些后端编程基础的朋友,可以考虑直接转岗做AI大模型应用开发。
就算你不打算转,了解大模型、RAG、Prompt、Agent等热门概念,能自己上手做一些简单的项目,也能够成为你的求职加分项🔋
想转AI大模型应用开发按这个顺序学!!

AI大模型应用开发学习路线
阶段1:大模型基础
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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
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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。
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了解 Prompt 的概念、作用,如何通过设计有效的提示词来引导大模型生成预期输出,动手实践调试。
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了解大模型 API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
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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。
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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。
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掌握质量指标、能力指标以及评估工具的使用方法。
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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
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了解 LangChain 的核心概念,深入学习其核心组件,能独立用LangChain接AP1、处理数据、搭出可用的AI工具。
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了解 LangChain 的核心概念,深入学习其核心组件,能独立用LangChain接AP1、处理数据、搭出可用的AI工具。
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能独立设计一个能自动完成任务的Agent。
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了解 GPTS、Coze、Dify这3个框架的特点,使用它们搭建个
阶段4:大模型微调与私有化部署
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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。
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了解几个主流模型的特点,尝试本地部署。
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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
说真的,这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型,挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis,稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后,整条线上的人都开始有点慌了,大家都在想:“我是不是要学大模型,不然这饭碗还能保多久?”
我先给出最直接的答案:一定要把现有的技术和大模型结合起来,而不是抛弃你们现有技术!掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地!大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇!
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月,脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》,披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月,新发AI岗位量同比增长543%,9月单月同比增幅超11倍。同时,在薪资方面,AI领域也显著领先。其中,月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元,而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应,市场为AI人才支付了显著的溢价:算法工程师中,专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%;产品经理岗位中,AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时,整个就业市场的数据也印证了同一个事实:AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
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。
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