文章系统介绍大模型应用学习路线，涵盖提示词工程、检索增强生成(RAG)、模型微调、模型部署及人工智能系统与项目五大模块。指出大模型应用工程师年薪可达50w+，2025年将是Agent元年，2026年将实现全模态应用落地。通过系统学习这些核心技术，开发者可快速入门大模型领域，参与开源项目实现技术落地，把握行业机遇。
第一节：提示词工程
提示词是用于与AI模型沟通交流的，这一部分主要介绍基本概念和相应的实践，高级的提示词工程来实现模型最佳效果，以现实案例为基础进行案例讲解，在企业中除了微调之外，最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升
第二节：检索增强生成（RAG）
可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等
第三节：微调
预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容
第四节：模型部署
想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等
第五节：人工智能系统和项目
这一部分主要介绍自主人工智能系统，包括代理框架，决策框架，多智能体系统，以及实际应用，然后通过实践项目应用前面学习到的知识，包括端到端的实现，行业相关情景等
学完上面的大模型应用技术，就可以去做一些开源的项目，大模型领域现在非常注重项目的落地，后续可以学习一些Agent框架等内容
AI大模型从0到精通全套学习大礼包
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。
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01.从入门到精通的全套视频教程
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
02.AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
03.学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
04.大模型面试题目详解
05.这些资料真的有用吗?
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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零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
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