本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。
AI大模型应用开发的工资真香啊！👆
最近风很大的AI大模型应用开发，26年一定会大火的！BOSS上的岗位量也巨大！真的建议所有理工科的朋友们去关注下，别死磕前后端那些开始走下坡路的行业。
后台也有不少同学问AI大模型应用开发要学什么的？我采访了一个大佬，让他给大家讲讲，一定要收藏住啦！
以下是大佬口述：
想学大模型，千万别一上来就死磕Transformer和BERT！
那些复杂的数学公式和编程语言，除了能让你迅速“从入门到放弃”，磨灭你的学习热情外，真的没啥好处。
我们要走一条最“舒适”的认知路径：
先感性地玩起来 👉 再去理解背后的门道 👉 最后把学到的招数用到实战里。
简单说就是：先学会怎么用，再搞懂为啥能用，最后琢磨怎么用得更好。
接下来，咱们换个角度，按“从小白到大神”的进阶路线，聊聊这事儿该怎么搞。
1️⃣ 普通人版：先把Prompt玩明白 🗣️
如果把大模型比作一座金矿，Prompt就是你手里的铲子。 挖不挖得到金子，全看你铲子挥得好不好。
一个及格的Prompt，必须得有角色设定、任务目标、上下文背景、输出限制、参考例子等。把你想要的东西“喂”清楚了，大模型才能吐出你满意的答案。
2️⃣ 程序员版：让AI当你的副驾 💻
别硬刚了，学会用Copilot、通义灵码这些AI工具吧。
代码补全、自动写注释，这些脏活累活交给它。你需要做的是搭好架构、分好模块。这时候，你更像一个指挥官，架构能力蹭蹭涨！📈
3️⃣ 试水版：做个“套壳”开发者也挺香 🔗
别看不起“套壳”，去调用市面上的大模型API，结合你的创意做个小工具。
这是你获得实战手感最快的方式。这一步走通了，你对AI就有了直观的“体感”，接下来就可以去深水区冲浪了。🌊
4️⃣ 进阶版：大模型应用开发搞起来 🛠️
这时候你需要两把刷子：LangChain（开发库）和 LlamaIndex（索引工具）。
这一层有两个超火的方向：
-
RAG（检索增强生成）：
简单说就是给大模型挂个“外脑”。📚 把你的私有数据塞进向量数据库，AI回答前先去库里查资料。
核心流程： 提取数据 -> 变成向量 -> 建索引 -> 检索 -> 排序 -> 扔给LLM生成。这块技术细节超多，非常有搞头！
-
Agent（智能体）：
这是现在的风口！🌬️ 给大模型装上“大脑”和“手脚”。
核心四件套： 记忆（Memory）、工具（Tools）、规划（Planning）、行动（Action）。让AI自己感知环境、自己定策略、自己干活，酷不酷？
⚠️ 高能预警：出来混，总是要还的
虽然前面的路径很爽，但想成为真·大神，欠下的“技术债”迟早得补。
因为前期跳过了基础，越往后学，你需要回填的东西就越多：
- Python语言得溜；
- 向量数据库得熟；
- NumPy、Pandas、PyTorch这些库和工具得会；
- NLP基础（分词、词性标注、词向量）得懂；
- Transformer、BERT的原理和数学公式，该啃还得啃！📖
说实话，自己在这个阶段摸索，极其痛苦，踩坑踩到你怀疑人生。🤕
我的经验是：跟着视频学，效率最高。
5️⃣ 深水区：模型训练 & 微调 🎛️
到了这一层，你就是高端玩家了：
- Fine-tuning（微调）： 玩转Prompt-Tuning、P-Tuning，或者用LoRA、QLoRA这种四两拨千斤的技术，参数改动一点点，效果提升一大截。
- 多模态： 文本、图片、声音一锅炖，这是大模型的未来形态。🎨
6️⃣ 终极层：看懂产品与钱途 💰
大模型时代，技术很重要，但商业嗅觉更重要。
大家都在摸索，你能看懂哪个赛道拥挤、哪个领域是真风口，你就能在求职市场上降维打击。
最后，想拿高薪Offer？光看书没用。
学习资源推荐
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。
