本文旨在打破AI大模型是高不可攀的刻板印象，用通俗易懂的语言解释AI大模型的工作原理，并指导读者如何从零开始学习AI大模型。文章从理解AI的基本概念入手，逐步介绍如何通过提示词工程、RAG技术、函数调用和智能体Agent等方法，让AI更好地理解和执行任务。此外，还提供了针对不同技术背景的学习路线图和丰富的学习资源，鼓励读者动手实践，逐步掌握AI大模型技术。

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大家看到“AI大模型”这几个字会不会是这种感觉——要么觉得这是神仙打架的领域，要么觉得这是秃头程序员才能碰的东西。你脑子里可能已经浮现出这样的画面：凌晨三点，一个戴着厚眼镜的程序员对着满屏的数学公式疯狂敲键盘，旁边泡面已经凉了，头发掉了一地。

打住！

今天这篇文章，就是要打破这种刻板印象。我要用人话告诉你：AI大模型这东西，真的不是魔法，也不是只有天才才能玩得转。它更像是一道菜——你不需要成为米其林大厨才能炒鸡蛋，你只需要知道锅在哪、火怎么开、鸡蛋怎么打。

而我就是那个在厨房摔过跤、被油溅过、炒糊过蛋，但最终好歹能做出一盘能吃的西红柿炒蛋的人。现在，我来带你走一遍这条“从厨房小白到能掌勺”的路。

一、先别急着炼丹，你连火候都没搞懂

1.1 你以为的AI vs 实际的AI

很多人对AI大模型的印象停留在《钢铁侠》里的贾维斯——动动嘴皮子，啥都能干。结果自己打开ChatGPT，问了句“帮我写个Python脚本”，还真写出来了，顿时觉得自己已经是AI大师了。

醒醒，兄弟。

会用遥控器不等于会造电视机。你会跟Siri聊天，不代表你懂Siri背后那套东西是怎么工作的。就像你每天开车上班，但让你造个发动机你可能得当场去世——这是一个道理。

所以咱们第一步要搞清楚的，不是“怎么用AI”，而是“AI这玩意儿到底是咋想的”。

1.2 大模型是个什么鬼？用人话解释版

想象一下：你养了一只特别聪明的鹦鹉，你天天跟它聊天，聊了三年。突然有一天，你跟它说“我饿了”，它能接一句“要不点个外卖？”——因为它听你说了三年，知道“饿了”后面通常跟着“吃饭”“外卖”“做饭”这些词。

大模型就是这个鹦鹉的超级加强版。

它不是真的“懂”你在说什么，而是根据它看过的那几十亿条对话、文章、书籍，猜你现在最想听到什么答案。它像那个特别会接话茬的同事——你说“今天天气真热”，他立马接“是啊，想去游泳”。他不是真的关心你热不热，他只是知道这种对话模式下，接这句话最合适。

这就是大模型的本质：一个超级会猜词的工具，一个看过全人类废话大全的复读机。

1.3 新手第一个误区：以为AI有意识

这个坑我替你们踩过。刚开始玩AI的时候，我有段时间总觉得屏幕后面有个“人”在跟我聊天，甚至会跟它说“谢谢”“不好意思打扰了”。直到有一天我问它“你觉得自己有意识吗”，它回我“作为一个AI模型，我没有意识、情感或主观体验”——那一刻我突然觉得有点尴尬，感觉自己像在跟Siri表白。

记住：AI是工具，不是人。 你对它客气，它不会感动；你对它凶，它不会生气。它就是个冷冰冰的数学函数，输入一堆数字，输出另一堆数字。只不过这个函数有几千亿个参数，复杂到让你产生“它在思考”的错觉。

二、第一关：先学会跟AI好好说话（提示词工程）

2.1 为什么AI总是不懂你？

你有没有这样的经历：问AI“帮我写个方案”，结果它给你整出一篇八股文，通篇废话，气得你想摔键盘。

别怪AI，怪你自己不会聊天。

你跟人说话，可以说“帮我写个方案”，对方会追问“什么方案？给谁看？什么风格？多长？”但AI不会追问——它只会根据它学过的那些数据，猜一个最可能的答案。你给的信息越少，它猜得越离谱。

2.2 跟AI聊天的正确姿势

学会这四招，AI立马变听话：

第一招：给它一个身份别说“帮我写个文案”，要说“你现在是资深市场营销专家，帮某奶茶品牌写一个针对大学生的促销文案”。你给它角色，它就戴上面具，用这个角色的语气跟你说话。你要让它演专家，它就真的像个专家。

第二招：告诉它你想要啥别说“写个总结”，要说“用300字总结这篇文章的核心观点，分三点列出，每点配一个案例”。你要求越具体，它输出的东西越能用。就像你去理发店，你说“剪短点”和你说“两边推掉，上面留三厘米，后面修一下”，效果完全不一样。

第三招：给它几个例子如果你想让AI按某种格式输出，最好给它看两个例子。比如你想让它生成产品描述，你可以说“就像这样：产品A，适合年轻人，主打性价比；产品B，适合商务人士，主打高端”——这叫“少样本提示”，AI会照猫画虎。

第四招：让它一步一步来遇到复杂问题，别说“给我解决方案”，要说“请你先分析问题原因，然后列出可能的解决方案，最后推荐一个最优方案”。这样AI会像写作文一样，一步一步推理，结果往往更靠谱。这叫“思维链”，是让AI变聪明的小妙招。

2.3 新手避坑指南

• 别问“你怎么看”：它没看法，它只是个复读机。
• 别信它胡诌：AI会一本正经地胡说八道，这叫“幻觉”。如果你问它一个它不知道的事，它会编一个看起来很像那么回事的答案糊弄你。
• 别指望它一次完美：跟AI聊天是个迭代的过程。第一版不满意，你就说“再改改，语气活泼点”“再精简点”，它会乖乖重写。

三、第二关：给你的AI装个外挂（RAG入门）

3.1 当AI遇到知识盲区

你问AI“我们公司上个月的销售数据是多少”，它肯定答不上来。因为它没看过你们公司的数据。它知道的都是公开信息，你们公司内部的事，它一概不知。

这就尴尬了——你想让AI帮你处理工作，但它连你公司的基本信息都不知道。

3.2 RAG：给AI开卷考试

RAG这玩意儿听起来高大上，其实就是开卷考试。

以前你问AI问题，它全靠自己的记忆（训练数据）回答，这叫“闭卷考试”。现在你给它一堆资料（你们公司的文档、数据库），它先在这些资料里找答案，找到了再回答你，这叫“开卷考试”。

举个例子：你问AI“公司年假政策是什么”，以前它只能瞎编。现在你丢给它一本员工手册，它先翻手册找到“年假”那页，然后读给你听——是不是靠谱多了？

3.3 手把手搭一个RAG系统（不用写代码版）

你要是程序员，可以用LangChain搭一个；你要是产品经理或者运营，也别慌，现在有好多工具让你拖拖拽拽就能搞定。

Step 1：准备你的知识库把你公司的文档、制度、产品手册整理一下，放到一个文件夹里。可以是Word、PDF、Excel，都行。

Step 2：找个RAG工具推荐用Dify或者FastGPT，都是开源的，界面友好，像搭积木一样。你把文档上传上去，点几下鼠标，它就帮你建好了一个“知识库”。

Step 3：连上大模型把你申请的API Key填进去，比如DeepSeek、Kimi、通义千问都行。这样你的AI就能一边查资料，一边回答问题了。

Step 4：开聊现在你再问“公司年假政策是什么”，它会先翻你给的员工手册，找到答案再回复你。是不是很神奇？

3.4 RAG的三大痛点（提前预警）

• 找不对资料：有时候AI翻错了地方，拿张三的请假条回答李四的年假问题。这叫“检索不准”，需要调参数、优化搜索方式。
• 记不住对话：你刚才问过年假，现在问“那我能休几天”，它可能又忘了上下文。这需要加“记忆”功能，用Redis之类的东西把聊天记录存下来。
• 回复太慢：因为要先翻资料再回答，速度肯定比直接聊慢一点。要做好心理准备。

四、第三关：让AI学会用工具（Function Call）

4.1 AI的残疾：会说不会做

现在的AI就像个只会动嘴皮子的军师——它能告诉你“应该查一下天气”，但它自己不会查；它能说“发个邮件通知大家”，但它自己不会发。

这叫什么？这叫“语言上的巨人，行动上的矮子”。

4.2 Function Call：给AI装上手脚

Function Call（函数调用）就是让AI能调用外部工具的本事。你告诉它：“如果你想查天气，就调用这个函数；如果你想发邮件，就调用那个函数。”然后AI在回答问题时，如果觉得需要查天气，它会说：“我需要调用查天气的函数，参数是北京。”然后你的程序去执行这个函数，把结果告诉AI，AI再回答你。

你看，AI不再是光说不练了，它能真的帮你做事了。

4.3 搞个简单的：让AI帮你查数据库

举个接地气的例子：让AI帮你查公司销售数据。

你写几个函数：

• get_sales_by_product(product_name)：查某产品销量
• get_sales_by_date(date)：查某天销量
• get_top_products(limit)：查销量前几的产品

然后告诉AI：“如果用户问产品销量，你就调用这些函数。”接下来用户问“上个月卖得最好的奶茶是什么”，AI就会调用get_top_products(10)，拿到数据，然后告诉你：“上个月卖得最好的是芋泥波波，卖了3000杯。”

是不是感觉AI突然变得能干了？

4.4 安全警告：别让AI乱来

给AI工具就像给小孩剪刀——得教他规矩。

• 权限控制：别让AI随便删数据库、改配置。给它设个红线，有些事坚决不能干。
• 人工确认：涉及到发邮件、转账这些操作，最好让人点一下“确认”再执行。
• 审计日志：AI干了什么，都得记下来，方便事后查账。

五、第四关：让AI学会自己玩（Agent智能体）

5.1 从工具人到合伙人

前面我们做了三件事：

• 教会AI说话（提示词）
• 给它外挂资料（RAG）
• 给它装上手和脚（Function Call）

现在，我们要让AI学会自己动脑子——给它一个目标，让它自己琢磨怎么干，干错了还能自己改。

这就是Agent（智能体）。

5.2 Agent是个什么玩意儿？

想象一下：你有个实习生，你告诉他“帮我订一张去北京的机票”。他自己去查航班、比价格、选时间、下单、付款，然后把电子票发你微信。中间遇到问题（比如航班取消），他会自己想办法改签。

这就是Agent。

它不再是问你一句答一句的“问答机器人”，而是能自主完成任务的“执行机器人”。它的工作流程大概是：

1. 收到任务：“订机票”
2. 思考：“我需要先查航班，再比价格，然后下单……”
3. 行动：调用查航班API
4. 观察：看到结果
5. 再思考：“这几个航班里，这个时间最合适”
6. 再行动：调用下单API
7. 循环，直到任务完成

5.3 手搓一个简单的Agent

你要是程序员，可以玩LangChain或AutoGen。要是不想写代码，可以用Coze（扣子）或者Dify，拖拖拽拽就能搭一个。

以Coze为例：

1. 新建一个Bot
2. 给它写提示词：“你是旅行助手，帮用户订机票、查酒店”
3. 给它配几个插件：航班查询、酒店预订、天气查询
4. 开启“对话记忆”，让它记住用户偏好
5. 发布，然后开聊

现在你跟它说：“帮我订下个月10号去三亚的机票，预算2000以内。”它就会自己查航班、比价格、选合适的票，然后问你确认。是不是已经有那味儿了？

5.4 多智能体：让AI们组队干活

一个Agent能干的事有限，但你可以让几个Agent组队干活。

比如搞个“会议安排小分队”：

• 协调员Agent：负责拆解任务、分派工作
• 查日程Agent：负责查大家什么时候有空
• 订会议室Agent：负责找合适的会议室
• 发通知Agent：负责写邮件、发邀请

几个Agent分工协作，比一个Agent单打独斗效率高多了。这就像你开公司，一个人干所有活累死，招几个员工各司其职，反而更轻松。

六、第五关：进阶操作（微调与部署）

6.1 什么时候需要微调？

前面我们用的都是通用大模型（比如DeepSeek、GPT），它们啥都会一点，但啥都不精。就像你请了个全科医生，头疼脑热能看，但要动手术还得找专科医生。

如果你想让AI在某个特定领域特别专业（比如法律咨询、医疗诊断），或者想让AI说话有特定风格（比如像周星驰、像郭德纲），那就需要微调。

微调就是：拿一个通用模型，再用你专属的数据训练它一下，让它变成你的专属AI。

6.2 微调不是你想调就能调

警告：微调是个坑，入坑需谨慎。

• 需要数据：你得有成百上千条高质量的问答对，这活儿比请个实习生还累。
• 需要算力：训练模型需要显卡，显卡现在贵得离谱。
• 容易翻车：微调过头了，模型可能把原来的知识都忘了，这叫“灾难性遗忘”。

建议： 90%的场景，RAG比微调更香。只有当你发现RAG实在搞不定，再考虑微调。

6.3 部署：把你的AI放出去见人

模型搞好了，怎么让别人也能用？这就涉及到部署了。

• API封装：把你的模型包装成一个接口，别人通过HTTP请求调用。
• 服务化：用Triton Inference Server之类的工具，管理模型的生命周期。
• 量化压缩：把模型从“大胖子”压缩成“瘦子”，跑起来更快，但可能牺牲一点点效果。
• 弹性伸缩：流量大的时候多开几个副本，流量小的时候关掉几个，省成本。

这些属于进阶玩法，小白可以先跳过，知道有这回事就行。

七、学习路线图（按需服用）

7.1 如果你是非技术人员（产品、运营、市场）

目标： 会用AI工具提升工作效率，能跟技术人员无障碍沟通

路线：

1. 第1周：把市面上主流AI工具都玩一遍。ChatGPT、Claude、Kimi、通义千问、文心一言、豆包，挨个试试，感受不同模型的风格。
2. 第2-3周：系统学习提示词技巧。可以看《人工智能通识教程》这类入门书，把角色提示、指令提示、关键词提示这些招数学会。
3. 第4周：上手Coze或Dify，搭一个自己的知识库Bot。把你的工作文档丢进去，看看能不能帮你回答同事的问题。
4. 第5-6周：尝试搭一个简单的Agent，比如“会议安排助手”“周报生成器”，让AI帮你干点杂活。

7.2 如果你是开发人员（Java、Python、前端）

目标： 能独立开发AI应用，把大模型集成到业务系统中

路线：

1. 第1-2个月：补数学基础。线性代数（矩阵、特征值）、概率论（贝叶斯、分布）、微积分（梯度、导数）。不用学到数学家水平，够用就行。
2. 第3-4个月：学Python和PyTorch。跟着NVIDIA DLI的免费课程走，把张量、自动求导、模型训练这些概念搞懂。
3. 第5-6个月：深入Transformer架构。把注意力机制搞明白，最好能手写一个简化版的Transformer。
4. 第7-8个月：学RAG和LangChain。搭一个文档问答系统，能处理PDF、Word等格式。
5. 第9-10个月：学微调和部署。用LoRA微调一个开源模型（比如Llama、Qwen），然后用Triton部署成服务。
6. 第11-12个月：搞Agent。玩转AutoGen或LangGraph，实现多Agent协作。

7.3 如果你是算法大牛（想搞模型训练）

目标： 能训练、优化大模型，发论文、搞创新

路线： （略，因为看到这的你已经不需要我指点了……）

八、学习资源推荐（全是干货）

8.1 免费课程

• NVIDIA DLI：有不少免费课程，《生成式AI入门》《使用RAG增强大语言模型入门》都值得一看。
• HuggingFace Academy：模型库官方的课程，实战性强。
• **吴恩达 DeepLearning.AI**：经典中的经典，有专门的大模型系列课。

8.2 必读书籍

• 《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》：大模型百科全书，案头必备。
• 《大模型算法：强化学习、微调与对齐》：专门讲RLHF、微调的，进阶必读。
• 《用扣子（Coze）搭建AI Agent》：零代码玩Agent，小白友好。
• 《零基础开发AI Agent——用Dify从0到1做智能体》：如果你想深入Dify，这本书很全。
• 《用Cursor玩转AI辅助编程》：让AI帮你写代码，效率提升神器。

8.3 社区与工具

• GitHub：关注HuggingFace、LangChain、AutoGen项目
• ProcessOn：有大模型学习路线图，帮你梳理知识体系
• Coze/Dify：零代码搭Agent，推荐新手先玩这两个

九、学习心态（最重要的一章）

9.1 别焦虑，谁不是从零开始的？

我刚开始学的时候，注意力机制看了三遍才看懂，Transformer源码看了五天才搞明白。那时候天天怀疑自己是不是太笨了，是不是不适合干这行。

后来想明白了：这玩意儿要是那么容易懂，岂不是满大街都是AI专家了？正因为有门槛，才值得学。

9.2 别贪多，嚼不烂

今天想看Transformer，明天想学LangChain，后天又想搞微调——最后啥都没学会。贪多嚼不烂。

建议：盯住一个方向，先搞透。比如就搞RAG，把它从原理到代码到部署全搞明白，然后再拓展到Agent。一个个山头攻下来，比满山乱跑强。

9.3 别怕代码，敲就完了

很多人看教程，看到代码就跳过，心想“我知道原理就行”。大错特错！

代码这东西，看十遍不如写一遍。你不亲手敲一遍Transformer，永远不知道那些维度是怎么变换的；你不亲手搭一个RAG，永远不知道检索那步有多坑。

所以，遇到代码，别怕，复制下来，跑一遍，改一改，跑不通就查。这个过程，才是真正的学习。

9.4 别闷头学，多出来交流

加几个AI社群，关注几个AI公众号，多看看别人在做什么。你会发现：原来这个问题大家都踩过坑，原来那个技巧这么好用。

独学而无友，则孤陋而寡闻。古人诚不我欺。

十、总结一下

AI大模型这条路，说长不长，说短不短。有人三个月就能上手开发应用，有人三年还在门外徘徊——区别不在于智商，而在于是否真的动手了。

你看到的这篇文章，从第一页翻到最后一页，如果不打开电脑敲一行代码，那它只是一堆漂亮的文字。如果你看完第一章，就打开DeepSeek开始调提示词；看完第三章，就去Dify搭一个知识库；看完第五章，就去Coze搓一个Agent——那这篇文章，就是你的通关秘籍。

技术的世界很公平：你投入多少时间，它就回报你多少能力。你踩过的每一个坑，都会变成你简历上的亮点；你熬过的每一个夜，都会变成你面试时的底气。

所以，别等了。现在就去动手。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。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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人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

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