核心内容摘要
揭秘“杨幂AI换脸”：技术奇迹还是伦理边界？
简介本文提供2026年AI大模型应用开发的系统化学习路线分为七个阶段大模型基础、RAG架构、LangChain应用、模型微调、Agent开发、边缘部署和多模态技术。
路线涵盖提示词工程、向量数据库、微调方法、Agent框架等核心内容配有实战项目和代码示例。
适合从入门到进阶的学习者帮助开发者全面掌握AI大模型应用开发技能提升职场竞争力。
25年 AI 大模型技术狂飙一年后26年 AI 大模型的应用已经在爆发因此掌握好 AI 大模型的应用开发技术就变成如此重要那么如何才能更好地掌握呢一份 AI 大模型详细的学习路线就变得非常重要由于 AI 大模型应用技术比较新业界也没什么参照标准打造 AI 大模型技术的学习路线并非一件容易的事我和团队花费了6个多月时间边整理、边摸索、边实践打造了业界首份 AI 大模型学习路线。
这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】AGI大模型应用开发学习路线第一阶段 ·大模型开发基础
AI新篇章为什么要学习大模型开发需要准备的工具和环境
大模型的训练与应用大模型发展史从大模型预训练、微调到应用GPT结构剖析大模型家族、类别、应用场景RAGAgent与小模型
大模型实操与API调用通过API调用大模型单论对话与多轮对话调用开源模型与闭源模型调用ChatGLMBaichuanYi-34B调用GPTLLaMA模型调用模型的部署、容器化
提示工程技术1提示词的常见结构提示词的模版化Zero-shot与Few-shotIn-context learningChain of thought prompting
提示工程技术2Tree of thought promptingGraph of thought promtingSelf-consistencyActive-promptPrompt chaining第二阶段 ·RAG基础与架构
RAG基础与架构为什么需要RAGRAG的经典应用场景RAG的经典结构与模块向量数据库检索与生成
【项目实战】基于RAG的PDF文档助产品介绍与核心功能技术方案与架构设计文档读取和解析文档的切分和文档向量化query搜索与文档排序提示模版与大模型API接入模型部署与Web应用
文档切分常见算法根据每个Sentence切分根据固定字符数切分根据固定sentence数切分根据递归字符来切分根据语义相似度来切分
向量数据库常见算法常用向量数据库以及类别向量数据库与索引算法到排表与搜索优化KNN与近似KNNProduct Quantization
向量数据库算法进阶- HSNWHSNW算法在索引中的重要性NSW算法解读NSW图中的搜索问题Skip List讲解具有层次结构的NSW
【项目实战】基于RAG的新闻推荐推荐系统原理、应用场景以及架构剖析传统推荐算法与基于LLM推荐算法新闻数据的准备与整理推荐中的召回与精排精排与Prompt构建模型部署与测试第三阶段 ·RAG与LangChain
LangChain基础应用为什么需要LangChain?通过一个小项目快速理解各个模块LangChain调用模型PromptTemplate的应用输出格式设定Pydantic Object设计
理解Function Calling什么是 Function Calling自定义输出结构基于OpenAI调用Function CallingFunction Calling的稳定性LangChain与Function Calling
LangChain与Retrieval组件Document LoadersText SplittersText Embedding模型常用的向量数据库调用常用的Retriever
LangChain与Chain组件为什么需要ChainLLMChain, Sequential ChainTransform ChainRouter Chain自定义Chain
Advanced RAG1经典RAG的几个问题Self-querying retrievalMultiQuery retrieverStep-back prompting基于历史对话重新生成Query其他Query优化相关策略
Advanced RAG2Sentence window retrievalParent-child chunks retrievalFusion RetrievalEnsemble RetrievalRPF算法
基于RAGAS的RAG的评估为什么需要评估RAGRAG中的评估思路评估指标设计套用在项目中进行评估RAGAS评估框架的缺点
实战基于Advanced RAG的PDF问答需求理解和系统设计经典RAG架构下的问题检索器优化生成器优化系统部署与测试第四阶段 ·模型微调与私有化大模型
开源模型介绍模型私有化部署的必要性中英开源模型概览与分类ChatGLM, BaichuanYi等中文开源模型LLaMAMistral系列英文开源模型微调所需要的工具和算力
模型微调基础判断是否需要模型微调模型微调对模型的影响和价值选择合适的基座模型数据集的准备微调训练框架的选择
GPU与算力GPU与CPUGPU的计算特性微调所需要的算力计算公式常见GPU卡介绍与比较搭建GPU算力环境
高效微调技术-LoRA全量微调与少量参数微调理解LoRA训练以及参数PEFT库的使用LoRA训练硬件资源评估认识QLoRA训练
【项目实战】基于ChatGLM-6BLoRA对话微调模型理解ChatGLM模型家族以及特性导入模型以及tokenizer设计模型参数以及LoRA参数训练以及部署微调模型测试微调模型第五阶段 ·Agent开发
Agent开发基础什么是Agent什么是Plan, Action, Tools经典的Agent开源项目介绍编写简单的Agent程序Agent目前面临的挑战与机遇
自定义Agent工具LangChain所支持的Agent什么需要自定义Agenttool decorator的使用编写自定义Agent工具编写完整的Agent小项目
深入浅出ReAct框架回顾什么是CoTCoT和Action的结合剖析ReAct框架的Prompt结构从零实现ReActfrom Scratch)ReAct框架的优缺点分析
【项目实战】开源Agent项目开源Agent项目以及分类AutoGPT项目讲解MetaGPT项目讲解其他开源项目Agent技术目前存在的问题
深度剖析Agent核心部件Agent的planningAgent的reasoningAgent的knowledgeAgent的memoryAgent的泛化能力
【项目实战】基于Agent的AI模拟面试需求设计和系统设计工具的设计AI面试中的深度询问方案设计提示工程设计Memory的设计智能体开发与部署
Agent其他案例分享AI旅游规划师AI产品销售AI房租推荐AI图像处理AI网站开发
其他Agent前沿应用多个Agent的协同Agent的group行为Agent SocietyAgent的Personality斯坦福小镇案例第六阶段 ·智能设备与“小”模型
智能设备上的模型优化基础智能设备特性以及资源限制模型优化的必要性常见的模型压缩技术轻量级模型架构介绍开源小模型
模型在智能设备上的部署多大的模型适合部署流程概述模型转换工具模型部署实战性能测试与优化
边缘计算中的大模型挑战与机遇边缘计算的概念和重要性模型所要满足的要求与性能上的平衡模型在边缘设备上的应用案例未来“小”模型发展趋势24年“小”模型机会第七阶段 ·多模态大模型开发
多模态大模型基础什么是多模态模型多模态的应用场景DALLE-3与MidjourneyStable Diffusion与ControlNet语音合成技术概述主流TTS技术剖析
多模态模型项目剖析多模态大模型最新进展Sora对多模态大模型会产生什么影响案例MiniGPT-4与多模态问答案例BLIP与文本描述生成案例Video-LLaVA与多模态图像视频识别
大模型的挑战与未来大模型技术局限性大模型的隐私性和准确性大模型和AGI未来GPT商城的机会多模态的机会对于开发工程师未来的启示一般掌握到第四个级别市场上大多数岗位都是可以胜任但要还不是天花板天花板级别要求更加严格对于算法和实战是非常苛刻的。
建议普通人掌握到L4级别即可。
最后唠两句为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单这些岗位缺人且高薪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
3
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
6
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。
那0基础普通人如何学习大模型 深耕科技一线十二载亲历技术浪潮变迁。
我见证那些率先拥抱AI的同行如何建立起效率与薪资的代际优势。
如今我将积累的大模型面试真题、独家资料、技术报告与实战路线系统整理分享于此为你扫清学习困惑共赴AI时代新程。
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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。
业务赋能 突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。
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