简介

文章提供了AI大模型应用开发的四阶段学习路径：基础概念与Prompt、RAG应用开发、Agent架构设计、微调与私有化部署。针对后端开发者，强调转型AI应用开发无需重新学习数学基础，而是将现有工程思维迁移到AI领域，将大模型视为强大API，通过提示词工程和业务逻辑组织实现功能。提供丰富学习资源，帮助读者系统入门并掌握AI应用开发核心技能。

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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

• 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

• 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。

• 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。

• 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

• 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。

• 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。

• 掌握质量指标、能力指标以及评估工具的使用方法。

• 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

• 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。

• 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。

• 能独立设计一个能自动完成任务的Agent。

• 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

• 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。

• 了解几个主流模型的特点，尝试本地部署。

• 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

学习建议

如果你是个后端开发者如何转向 A 大模型应用开发呢?

想要从传统的业务开发转向 AI应用开发。但是，大部分人对这个转型的具体路径还是比较迷茫的:要不要去学 PyTorch?是不是得先补一补机器学习和数学?后端开发的经验能不能在 A1领域复用?

其实，从后端转 AI 应用开发，不是简单的“换个技术栈"，而是思维方式工程经验、业务理解能力的综合迁移。

AI应用的核心逻辑

很多人一提到 AI，就觉得是“高深的数学+复杂的算法+神秘的模型"。但如果你的目标是做 A应用，而不是去研究新模型，那么核心思路其实跟做后端业务没什么本质区别的:

1)大模型本质上是个 强大的 API，它能做的事情远比普通 API复杂，但它仍然需要业务逻辑去组织。

2)你需要设计 Prompt(提示词工程)，就像写 SQL查询一样，要学会用“对 A1 友好的方式”让它输出符合需求的内容。

3)你需要处理上下文、存储用户数据、结合业务规则，而这些其实是后端

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如何学习AI大模型？

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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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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