随着大模型技术的飞速发展，我们正站在一个全新的技术前沿，探索着如何将这些强大的工具应用于实际问题的解决。如果你对AI大模型应用开发充满热情，那么你可以读一下这篇文章——一个系统全面的入门指南，专为渴望深入AI世界的你设计。

先来总结下整个路径图：

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至今我们还没发现有其它博主如此系统和全面地写一套AI入门教程。专栏内部分内容如下：

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下面分步看一下要学的内容：

第一步：大模型接口 - 开启AI之门

学习大模型应用开发的第一步，必须是从大模型接口开始。你需要学习如何使用OpenAI API、百度文心一言、智谱API等接口，这些是构建AI应用的基石。

第二步：Prompt工程 - AI时代的编程语言

接下来，深入学习Prompt工程——AI时代的编程语言。你将学习如何设计有效的Prompt，如何优化它们以提高模型的响应质量，以及如何确保Prompt的安全性。这不仅仅是技术的学习，更是对AI理解的深化。

目前为止，绝大多数的AI大模型应用是否成功，都绝对依赖Prompt工程是否设计的合理。类似GitHub Copilot等非常受欢迎的AI辅助编程工具，其本质上就是一个巨大的Prompt工程。

第三步：Function Calling - 连接虚拟与现实

Function Calling的概念将带你探索如何将大模型与现实世界连接起来。你将学习如何调用外部函数，让大模型能够使用工程环境中自定义的函数或工具，这样才能将AI集成到你真实的已经存在的项目中。

这一步也非常重要，它是AI Agent智能体的基础。

第四步：RAG框架 - 减少幻觉，提升准确性，知识库问答

RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架是当前AI大模型应用的主流技术。学习如何利用这一框架减少模型的幻觉，提升输出的准确性和可靠性，学习如何利用RAG技术搭建你自己的私域知识库问答系统。

现在的大多数AI大模型应用，都离开这个框架。

第五步：LangChain - 系统性学习AI时代的开发框架

LangChain，一个火爆AI时代的开发框架，系统性地学习它的各个模块和实战案例，有助于你更深入了解AI大模型应用开发的整体流程。其内也封装了很多的通用方法，将大大提高你开发的效率和简化你开发的过程。

第六步：可视化生产力工具 - 提升你的开发效率

与LangChain配套的可视化生产力工具LangServe、LangSmith、LangFuse，这些工具提供对AI大模型应用运行过程的可视化、Log收集、信息收集、自动化测试等能力，将极大地提升你的开发效率，让你的工作流程更加流畅。

第七步：AI Agent - 让大模型自动起来、智能起来

有了上面的基础，我们就可以深入AI Agent的世界了。可以从AutoGPT开始了解Agent的概念和具体运行理念，然后实践一些目前比较火爆的Agent框架，例如 MetaGPT、LangGraph、AgentScope等。

第八步：AI + X - 学习AI在各行各业如何应用

学习自己感兴趣的行业，看AI如何应用在这些领域，有助于让你开拓思路，在自己开发时能有更多地借鉴。

第九步：不断深入

到了这，系统入门已经完成了。接下来就可以深入研究，往高端走了。同时也可以多尝试一下其它框架，例如 LlamaIndex / AutoGen 等，多用用，在以后开发项目时会有更多地选择。

最近两年大模型发展很迅速，在理论研究方面得到很大的拓展，基础模型的能力也取得重大突破，大模型现在正在积极探索落地的方向，如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向

大模型应用工程师年包50w+属于中等水平，如果想要入门大模型，那现在正是最佳时机

2025年Agent的元年，2026年将会百花齐放，相应的应用将覆盖文本，视频，语音，图像等全模态

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给大家推荐一个大模型应用学习路线

这个学习路线的具体内容如下：

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

上面的资料做了一些整理，有需要的同学可以下方添加二维码获取（仅供学习使用）