隨著大模型技術的飛速發展，我們正站在一個全新的技術前沿，探索著如何將這些強大的工具應用于實際問題的解決。如果你對AI大模型應用開發充滿熱情，那么你可以讀一下這篇文章——一個系統全面的入門指南，專為渴望深入AI世界的你設計。

先來總結下整個路徑圖：

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至今我們還沒發現有其它博主如此系統和全面地寫一套AI入門教程。專欄內部分內容如下：

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下面分步看一下要學的內容：

第一步：大模型接口 - 開啟AI之門

學習大模型應用開發的第一步，必須是從大模型接口開始。你需要學習如何使用OpenAI API、百度文心一言、智譜API等接口，這些是構建AI應用的基石。

第二步：Prompt工程 - AI時代的編程語言

接下來，深入學習Prompt工程——AI時代的編程語言。你將學習如何設計有效的Prompt，如何優化它們以提高模型的響應質量，以及如何確保Prompt的安全性。這不僅僅是技術的學習，更是對AI理解的深化。

目前為止，絕大多數的AI大模型應用是否成功，都絕對依賴Prompt工程是否設計的合理。類似GitHub Copilot等非常受歡迎的AI輔助編程工具，其本質上就是一個巨大的Prompt工程。

第三步：Function Calling - 連接虛擬與現實

Function Calling的概念將帶你探索如何將大模型與現實世界連接起來。你將學習如何調用外部函數，讓大模型能夠使用工程環境中自定義的函數或工具，這樣才能將AI集成到你真實的已經存在的項目中。

這一步也非常重要，它是AI Agent智能體的基礎。

第四步：RAG框架 - 減少幻覺，提升準確性，知識庫問答

RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架是當前AI大模型應用的主流技術。學習如何利用這一框架減少模型的幻覺，提升輸出的準確性和可靠性，學習如何利用RAG技術搭建你自己的私域知識庫問答系統。

現在的大多數AI大模型應用，都離開這個框架。

第五步：LangChain - 系統性學習AI時代的開發框架

LangChain，一個火爆AI時代的開發框架，系統性地學習它的各個模塊和實戰案例，有助于你更深入了解AI大模型應用開發的整體流程。其內也封裝了很多的通用方法，將大大提高你開發的效率和簡化你開發的過程。

第六步：可視化生產力工具 - 提升你的開發效率

與LangChain配套的可視化生產力工具LangServe、LangSmith、LangFuse，這些工具提供對AI大模型應用運行過程的可視化、Log收集、信息收集、自動化測試等能力，將極大地提升你的開發效率，讓你的工作流程更加流暢。

第七步：AI Agent - 讓大模型自動起來、智能起來

有了上面的基礎，我們就可以深入AI Agent的世界了。可以從AutoGPT開始了解Agent的概念和具體運行理念，然后實踐一些目前比較火爆的Agent框架，例如 MetaGPT、LangGraph、AgentScope等。

第八步：AI + X - 學習AI在各行各業如何應用

學習自己感興趣的行業，看AI如何應用在這些領域，有助于讓你開拓思路，在自己開發時能有更多地借鑒。

第九步：不斷深入

到了這，系統入門已經完成了。接下來就可以深入研究，往高端走了。同時也可以多嘗試一下其它框架，例如 LlamaIndex / AutoGen 等，多用用，在以后開發項目時會有更多地選擇。

“最先掌握AI的人，將會比較晚掌握AI的人有競爭優勢”。

這句話，放在計算機、互聯網、移動互聯網的開局時期，都是一樣的道理。

我在一線互聯網企業工作十余年里，指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。

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? 基于大模型和企業數據AI應用開發，實現大模型理論、掌握GPU算力、硬件、LangChain開發框架和項目實戰技能， 學會Fine-tuning垂直訓練大模型（數據準備、數據蒸餾、大模型部署）一站式掌握；

? 能夠完成時下熱門大模型垂直領域模型訓練能力，提高程序員的編碼能力： 大模型應用開發需要掌握機器學習算法、深度學習

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