本文为程序员提供了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应用架构及微调部署。文章强调后端开发者转向AI开发不仅是技术栈转换，更是思维方式、工程经验和业务理解能力的综合迁移。AI应用的核心在于将大模型视为强大API，通过Prompt设计、上下文处理和业务逻辑组织实现功能。文中提供了丰富的学习资源，帮助读者快速入门并系统掌握AI大模型应用开发技能。
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
如何学习AI大模型？
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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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