本文全面介绍了AI大模型应用开发所需的技能体系，包括核心硬技能（Python编程、机器学习基础、大模型专项技术、数据处理能力）和辅助软技能，并提供了系统化的学习路径和工具栈建议，帮助读者从零基础成长为AI全栈工程师，抓住AI发展机遇。

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当然！AI 大模型应用开发是一个复合型领域，它要求开发者兼具软件工程的扎实基础和AI/机器学习的专项知识。我们可以将其分为核心硬技能和辅助软技能两大板块。

一、 核心硬技能

这部分是完成工作的技术基础，可以看作是一个技能栈。

1. 编程语言与软件工程基础

· Python： 这是绝对的核心。你必须非常熟练，因为绝大多数AI框架和库（PyTorch, TensorFlow, Transformers等）都是用Python或为其提供首要接口。
· 关键知识点： 面向对象编程、异常处理、文件操作、并发编程（了解）。
· 重要库： NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn。这些是数据处理和可视化的基石。
· 软件工程基础：
· 版本控制： Git 是必备技能，用于代码管理和团队协作。
· API 开发： 熟悉 RESTful API 设计，会使用 FastAPI 或 Flask 等框架将你的模型封装成服务。这是应用开发的关键一步。
· 容器化： Docker 是打包应用和依赖的标准工具，确保环境一致性。
· 测试： 编写单元测试和集成测试，保证代码质量。

2. 机器学习与深度学习基础

你不需要是发明新算法的研究员，但必须理解其核心原理。

· 机器学习基础： 理解监督学习、无监督学习、基本概念如过拟合/欠拟合、交叉验证、评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-score等）。
· 深度学习基础：
· 神经网络的基本原理（前向传播、反向传播）。
· 熟悉常见的网络结构：CNN（用于图像），RNN/LSTM（用于序列，虽现在部分被Transformer取代，但思想重要），以及重中之重的 Transformer 架构。这是所有现代大模型的基石。
· 掌握一个主流深度学习框架：PyTorch 是目前研究和业界最流行的选择，生态极好。TensorFlow 也在使用，但PyTorch是首选。

3. 大模型专项技术

这是区别于传统AI开发的核心。

· Prompt Engineering： 基础且重要的技能。学会如何设计、优化提示词来有效地引导大模型完成特定任务，包括零样本、少样本、思维链等技巧。
· 大模型API使用： 熟练调用如 OpenAI GPT系列、Anthropic Claude、百度文心、阿里通义千问 等商业API。理解其参数（temperature, top_p等）和成本控制。
· RAG： 检索增强生成。这是当前构建知识密集型应用最主流、最有效的架构。
· 流程： 文档加载与解析 -> 文本分割 -> 向量化 -> 向量数据库存储 -> 检索 -> 注入大模型生成答案。
· 所需技能： 熟悉 LangChain/LlamaIndex 等框架，了解向量数据库（如 Pinecone, Chroma, Milvus）。
· 微调： 当Prompt和RAG无法满足需求时，需要对基座模型进行微调。
· 全参数微调： 资源消耗大，较少使用。
· 参数高效微调： 如 LoRA，是当前的主流技术。需要掌握其原理和实现。
· 技能要求： 熟悉 Hugging Face Transformers 库、PEFT 库、TRL 库等，了解模型量化、训练技巧。
· 智能体： 更前沿的方向，让大模型使用工具、规划步骤、执行任务。
· 技能要求： 理解ReAct等框架，学会让大模型调用API、数据库、代码解释器等外部工具。

4. 数据处理与工程能力

· 数据爬取与清洗： 能够从网页、文档、数据库等多种来源获取和清理数据，为大模型提供高质量的“燃料”。
· 向量数据库： 如上文在RAG中提到的，这是构建大模型记忆体的关键组件。

二、 辅助软技能

这些技能决定了你能否成为一个高效、有价值的开发者。

· 问题分解与抽象能力： 能将一个复杂的业务需求，拆解成可由大模型、传统编程、数据查询等不同模块协同解决的技术方案。
· 持续学习与好奇心： 这个领域日新月异，几乎每天都有新模型、新工具、新论文出现。保持学习和探索的心态至关重要。
· 系统性思维： 不仅要关注模型本身，还要考虑整个应用系统的性能、成本、安全性和可扩展性。
· 沟通能力： 能够向非技术人员（产品经理、业务方）清晰地解释技术的可能性和局限性，管理预期。

学习路径与工具栈建议

入门路径：

1. 巩固Python基础 -> 学习机器学习/深度学习基础（PyTorch） -> 理解Transformer。
2. 上手Hugging Face，学习加载和使用开源模型。
3. 练习Prompt Engineering，并熟练使用1-2个主流大模型API。
4. 构建你的第一个RAG应用，使用 LangChain + 向量数据库。

常用工具栈：

· 核心框架： LangChain / LlamaIndex
· 模型库与微调： Hugging Face Transformers, PEFT, TRL
· 向量数据库： Chroma（轻量简单）, Pinecone（云服务，省心）, Milvus（高性能，复杂）
· 开发部署： FastAPI（API框架）, Docker（容器化）, Git（版本控制）

总结

一个合格的AI大模型应用开发者，更像是一个 “全栈AI工程师”。

· 后端开发能力（处理逻辑、API、数据库）
· 数据工程能力（处理、清洗、管理数据）
· 机器学习/深度学习能力（理解、微调、评估模型）
· 大模型专项能力（Prompt, RAG, Agent）

这个领域门槛不低，但回报丰厚。从一个小项目开始，逐步实践和积累，是学习的最佳路径。祝你学习顺利！

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

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。

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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

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✔️ 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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