2025年，DeepSeek的横空出世，犹如一枚重磅炸弹，在IT从业者的职业版图中炸开了全新格局，也彻底打破了传统程序员的职业舒适区。

阿里云早已全面推进核心业务与Agent体系深度融合，实现AI与业务的无缝衔接；字节跳动更是放出明确信号，旗下30%的后端岗位招聘中，明确要求求职者具备大模型开发相关能力；

腾讯、京东、百度等互联网头部企业也纷纷加码AI赛道，加速布局大模型相关业务，其公开招聘的岗位中，高达80%均与人工智能领域密切相关，涵盖应用开发、模型微调、部署运维等多个方向。

这绝非技术领域的小修小补，更不是短暂的行业波动——对于每一位程序员而言，这本质上是一场关乎职业存续的生存危机，更是一次不进则退的转型考验！

很多程序员目前都面临这样的困境，尤其是刚入门的小白和传统方向的开发者：

• 公司业务全面向AI转型，领导安排你用RAG技术优化知识库检索效率，你却对RAG是什么、怎么落地一头雾水，无从下手；
• 渴望抓住AI风口，带队攻坚AI相关项目，提升自身核心竞争力，却连大模型微调需要多少高质量标注数据、数据格式有什么要求都说不清楚；
• 羡慕大模型应用开发工程师的高薪与稀缺，一心想转型赛道，却发现自己的简历空空如也，连一个能拿得出手的实战项目案例都没有，难以打动招聘方；
• 小白程序员想入门学习，却被繁杂的技术名词、混乱的学习顺序劝退，不知道从哪里开始，越学越迷茫。

重点提醒：未来3年，【大模型应用开发】岗位将迎来爆发式增长，市场缺口持续扩大！如果你也想转行AI大模型应用开发，不管是小白还是传统程序员，学习顺序千万别弄反了，否则只会浪费时间、事倍功半！！

结合小白入门痛点+程序员实战需求，整理了最科学的大模型应用开发学习顺序，建议收藏备用，跟着学不踩坑！！

阶段1: 大模型基础（小白入门必学，筑牢根基）

核心目标：搞懂大模型基本概念，摆脱“小白滤镜”，能看懂基础技术逻辑，完成简单实操，为后续学习铺路。

1. 先掌握大模型核心概念与发展背景，了解国内外最新技术进展，不用一开始就钻牛角尖，从简单案例入手（比如实操Deepseek，观察其输入输出逻辑，感受大模型的核心能力）；
2. 逐步深入学习生成式模型、大语言模型（LLM）的核心原理，重点掌握Transformer架构（大模型的核心骨架），理解预训练、推理规划、强化学习（RLHF）等关键技术的作用，不用死记硬背，重点理解逻辑；
3. 掌握Prompt（提示词）的概念、核心作用，学会设计有效的提示词，引导大模型生成符合预期的输出，多动手实践调试（比如用Deepseek、ChatGPT等工具，尝试不同提示词的效果，总结规律）；
4. 了解大模型API的输入输出参数、调用方法，掌握Token的概念（比如Token的计数规则、影响因素），能完成简单的API调用实操（小白可先从免费API入手，降低入门难度）。

阶段2: RAG应用开发工程（实战入门，落地性最强）

核心目标：掌握RAG核心技术，能独立完成简单的RAG项目开发，适配企业实际业务需求（也是目前企业招聘中最热门的技能之一）。

1. 吃透RAG（检索增强生成）的概念、完整工作流程，重点理解RAG的核心应用场景（比如企业知识库检索、智能问答、文档总结等），以及它在实际项目中解决的核心问题（解决大模型“失忆”“幻觉”问题）；
2. 深入学习RAG的优化技术与设计思路，比如RAG三大范式、检索策略优化、知识库构建技巧等，重点关注RAG的核心机制，理解“检索”与“生成”的联动逻辑；
3. 掌握RAG项目的质量指标、能力指标，学会使用常用的评估工具，能对自己开发的RAG项目进行简单的效果评估与优化；
4. 重点实战：找开源RAG项目（比如基于LangChain搭建的简单RAG项目），跟着教程一步步实操，拆解项目结构，深化对RAG技术的理解，积累实战经验（小白可先从简单的文档问答RAG项目入手）。

阶段3: 大模型Agent应用架构（提升竞争力，向高阶进阶）

核心目标：掌握Agent相关框架的使用，能独立搭建AI工具、设计简单Agent，满足企业复杂AI业务场景需求，拉开与普通开发者的差距。

1. 重点学习LangChain核心概念，深入掌握其核心组件（比如Chain、Agent、Tool等），能独立使用LangChain调用大模型API、处理数据、搭建可用的AI工具，完成简单的任务串联；
2. 了解LlamaIndex的基本概念与使用模式，掌握其核心优势（文档处理、索引构建），尝试搭建一个简单的文档问答系统（结合之前学的RAG技术，实现能力联动）；
3. 进阶实操：能独立设计一个可自动完成特定任务的Agent（比如自动总结文档、自动检索信息并生成报告），理解Agent的任务规划、工具调用逻辑；
4. 拓展学习：了解GPTS、Coze、Dify这3个主流Agent开发框架的特点、优势及适用场景，尝试用其中一个框架搭建一个简单的AI应用（小白推荐从Coze入手，操作更简洁，上手更快）。

阶段4: 大模型微调与私有化部署（高阶技能，突破薪资上限）

核心目标：掌握大模型微调与私有化部署技术，适配企业定制化需求，成为稀缺型AI人才（高阶岗位必备技能，薪资涨幅显著）。

1. 深耕Transformer架构核心：吃透自注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码这3个核心要点，理解其工作原理，能独立调通一个简单的大模型微调任务（小白可先从开源小模型入手，降低硬件门槛）；
2. 了解主流开源大模型（比如DeepSeek、Llama、Qwen等）的特点、适用场景，尝试在本地完成模型部署（掌握部署的核心步骤、常见问题及解决方案）；
3. 重点学习开源模型的微调技术：掌握基座模型的选择技巧、高质量数据的处理方法（清洗、标注）、微调流程的搭建与调试，能独立完成一个简单的微调项目（比如基于特定领域数据，微调模型适配行业需求）；
4. 补充学习：了解模型压缩、量化技术，掌握私有化部署的硬件要求、部署方案选择（比如本地部署、容器部署），适配企业私有化场景需求（企业核心业务常用）。

补充提示：对于小白程序员，不用急于求成，建议按阶段逐步学习，每个阶段重点夯实基础、多做实战，积累项目经验；对于传统程序员，可重点突破RAG、Agent相关技术，快速适配企业业务转型需求，抓住AI风口实现职业升级。收藏本文，跟着学习不迷路！

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】