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引言

2024年，AI大模型正引领科技新浪潮，影响着各行各业。

对于技术爱好者和从业者而言，掌握AI大模型不仅是紧跟趋势，更是提升职场竞争力的关键。

本指南《AI大模型从入门到精通：2024大模型应用开发最全学习路线》旨在提供一条清晰的学习路径，帮你迅速上手，从新手变高手。

这里没有冗长的理论堆砌，只有实用的技能传授。

我们将覆盖AI大模型的基础概念、核心技术、开发工具，以及实战项目，确保你能从零开始，逐步构建起扎实的AI技能树。

无论你的目标是解决具体问题，还是追求技术前沿，这里都有你需要的知识和策略。

跟着本指南，你将学会如何选择合适的模型，如何高效训练，以及如何将AI模型部署到真实环境中。

我们相信，掌握AI大模型，你将在技术领域开辟新天地，为职业生涯增添更多可能。

AGI大模型应用开发学习路线

第一阶段

·大模型开发基础

第一章：AI新篇章

1. 为什么要学习大模型开发？
2. 需要准备的工具和环境

第二章：大模型的训练与应用

1. 大模型发展史
2. 从大模型预训练、微调到应用
3. GPT结构剖析
4. 大模型家族、类别、应用场景
5. RAG，Agent与小模型

第三章：大模型实操与API调用

1. 通过API调用大模型
2. 单论对话与多轮对话调用
3. 开源模型与闭源模型调用
4. ChatGLM，Baichuan，Yi-34B调用
5. GPT，LLaMA模型调用
6. 模型的部署、容器化

第四章：提示工程技术（1）

1. 提示词的常见结构
2. 提示词的模版化
3. Zero-shot与Few-shot
4. In-context

   thought

   prompting

第五章：提示工程技术（2）

1. Tree

   thought

   promting

2. Self-consistency
3. Active-prompt
4. Prompt

   chaining

第二阶段

·RAG基础与架构

第六章：RAG基础与架构

1. 为什么需要RAG？
2. RAG的经典应用场景
3. RAG的经典结构与模块
4. 向量数据库
5. 检索与生成

第七章：【项目实战】基于RAG的PDF文档助

1. 产品介绍与核心功能
2. 技术方案与架构设计
3. 文档读取和解析
4. 文档的切分和文档向量化
5. query搜索与文档排序
6. 提示模版与大模型API接入
7. 模型部署与Web应用

第八章：文档切分常见算法

1. 根据每个Sentence切分
2. 根据固定字符数切分
3. 根据固定sentence数切分
4. 根据递归字符来切分
5. 根据语义相似度来切分

第九章：向量数据库常见算法

1. 常用向量数据库以及类别
2. 向量数据库与索引算法
3. 到排表与搜索优化
4. KNN与近似KNN
5. Product

   Quantization

第十章：向量数据库算法进阶-

HSNW

1. HSNW算法在索引中的重要性
2. NSW算法解读
3. NSW图中的搜索问题
4. Skip

   List讲解

5. 具有层次结构的NSW

第十一章：【项目实战】基于RAG的新闻推荐

1. 推荐系统原理、应用场景以及架构剖析
2. 传统推荐算法与基于LLM推荐算法
3. 新闻数据的准备与整理
4. 推荐中的召回与精排
5. 精排与Prompt构建
6. 模型部署与测试

第三阶段

·RAG与LangChain

第十二章：LangChain基础应用

1. 为什么需要LangChain?
2. 通过一个小项目快速理解各个模块
3. LangChain调用模型
4. PromptTemplate的应用
5. 输出格式设定
6. Pydantic

   Object设计

第十三章：理解Function

Calling

1. 什么是

   Function

   Calling

2. 自定义输出结构
3. 基于OpenAI调用Function

   Calling的稳定性

4. LangChain与Function

   Calling

第十四章：LangChain与Retrieval组件

1. Document

   Loaders

2. Text

   Embedding模型

3. 常用的向量数据库调用
4. 常用的Retriever

第十五章：LangChain与Chain组件

1. 为什么需要Chain？
2. LLMChain,

   Sequential

   Chain

3. 自定义Chain

第十六章：Advanced

RAG（1）

1. 经典RAG的几个问题
2. Self-querying

   prompting

3. 基于历史对话重新生成Query
4. 其他Query优化相关策略

第十七章：Advanced

RAG（2）

1. Sentence

   window

   Retrieval

2. RPF算法

第十八章：基于RAGAS的RAG的评估

1. 为什么需要评估RAG
2. RAG中的评估思路
3. 评估指标设计
4. 套用在项目中进行评估
5. RAGAS评估框架的缺点

第十九章：实战基于Advanced

RAG的PDF问答

1. 需求理解和系统设计
2. 经典RAG架构下的问题
3. 检索器优化
4. 生成器优化
5. 系统部署与测试

第四阶段

·模型微调与私有化大模型

第二十章：开源模型介绍

1. 模型私有化部署的必要性
2. 中英开源模型概览与分类
3. ChatGLM,

   Baichuan，Yi等中文开源模型

4. LLaMA，Mistral系列英文开源模型
5. 微调所需要的工具和算力

第二十一章：模型微调基础

1. 判断是否需要模型微调
2. 模型微调对模型的影响和价值
3. 选择合适的基座模型
4. 数据集的准备
5. 微调训练框架的选择

第二十二章：GPU与算力

1. GPU与CPU
2. GPU的计算特性
3. 微调所需要的算力计算公式
4. 常见GPU卡介绍与比较
5. 搭建GPU算力环境

第二十三章：高效微调技术-LoRA

1. 全量微调与少量参数微调
2. 理解LoRA训练以及参数
3. PEFT库的使用
4. LoRA训练硬件资源评估
5. 认识QLoRA训练

第二十四章：【项目实战】基于ChatGLM-6B+LoRA对话微调模型

1. 理解ChatGLM模型家族以及特性
2. 导入模型以及tokenizer
3. 设计模型参数以及LoRA参数
4. 训练以及部署微调模型
5. 测试微调模型

第五阶段

·Agent开发

第二十五章：Agent开发基础

1. 什么是Agent
2. 什么是Plan,

   Action,

   Tools

3. 经典的Agent开源项目介绍
4. 编写简单的Agent程序
5. Agent目前面临的挑战与机遇

第二十六章：自定义Agent工具

1. LangChain所支持的Agent
2. 什么需要自定义Agent
3. @tool

   decorator的使用

4. 编写自定义Agent工具
5. 编写完整的Agent小项目

第二十七章：深入浅出ReAct框架

1. 回顾什么是CoT
2. CoT和Action的结合
3. 剖析ReAct框架的Prompt结构
4. 从零实现ReAct（from

   Scratch)

5. ReAct框架的优缺点分析

第二十八章：【项目实战】开源Agent项目

1. 开源Agent项目以及分类
2. AutoGPT项目讲解
3. MetaGPT项目讲解
4. 其他开源项目
5. Agent技术目前存在的问题

第二十九章：深度剖析Agent核心部件

1. Agent的planning
2. Agent的reasoning
3. Agent的knowledge
4. Agent的memory
5. Agent的泛化能力

第三十章：【项目实战】基于Agent的AI模拟面试

1. 需求设计和系统设计
2. 工具的设计
3. AI面试中的深度询问方案设计
4. 提示工程设计
5. Memory的设计
6. 智能体开发与部署

第三十一章：Agent其他案例分享

1. AI旅游规划师
2. AI产品销售
3. AI房租推荐
4. AI图像处理
5. AI网站开发

第三十二章：其他Agent前沿应用

1. 多个Agent的协同
2. Agent的group行为
3. Agent

   Society

4. Agent的Personality
5. 斯坦福小镇案例

第六阶段

·智能设备与“小”模型

第三十三章：智能设备上的模型优化基础

1. 智能设备特性以及资源限制
2. 模型优化的必要性
3. 常见的模型压缩技术
4. 轻量级模型架构介绍
5. 开源小模型

第三十四章：模型在智能设备上的部署

1. 多大的模型适合
2. 部署流程概述
3. 模型转换工具
4. 模型部署实战
5. 性能测试与优化

第三十五章：边缘计算中的大模型挑战与机遇

1. 边缘计算的概念和重要性
2. 模型所要满足的要求与性能上的平衡
3. 模型在边缘设备上的应用案例
4. 未来“小”模型发展趋势
5. 24年“小”模型机会

第七阶段

·多模态大模型开发

第三十六章：多模态大模型基础

1. 什么是多模态模型
2. 多模态的应用场景
3. DALLE-3与Midjourney
4. Stable

   Diffusion与ControlNet

5. 语音合成技术概述
6. 主流TTS技术剖析

第三十七章：多模态模型项目剖析

1. 多模态大模型最新进展
2. Sora对多模态大模型会产生什么影响
3. 案例：MiniGPT-4与多模态问答
4. 案例：BLIP与文本描述生成
5. 案例：Video-LLaVA与多模态图像视频识别

第三十八章：大模型的挑战与未来

1. 大模型技术局限性
2. 大模型的隐私性和准确性
3. 大模型和AGI未来
4. GPT商城的机会
5. 多模态的机会
6. 对于开发工程师未来的启示

​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

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。

我整理出这套

大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

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。

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/>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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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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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

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③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

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④各大厂大模型面试题目详解

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⑤

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。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。

这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。

学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

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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