AI大模型应用开发学习线路图(超详细版)

AI大模型应用开发学习线路图(超详细版)

文章目录

    • 学习路线概览
      • 各阶段核心产出说明
    • 第一阶段:零基础入门(预计耗时:2-4周)
      • 1. Python基础:基础语法与AI常用库
        • 基础语法
        • AI常用库(重点掌握)
      • 2. 提示词工程:从基础到进阶技巧
        • 基础篇
        • 进阶技巧
      • 3. API实战:主流大模型API调用
        • OpenAI API
        • 其他主流API(触类旁通)
        • 实践项目
          • 项目一:AI对话助手
          • 项目二:AI翻译工具
    • 第二阶段:RAG开发(预计耗时:4-6周)
      • 1. LangChain:核心组件与应用搭建
        • 核心概念
        • RAG核心流程(L
      • 2. 项目实战:RAG开源项目实操
        • 推荐项目
        • 实操要点
      • 3. 知识库构建:开发RAG知识库应用
        • 数据准备与清洗
        • 高级分割策略
        • 检索优化
        • 评估与迭代
        • 实践项目
    • 第三阶段:智能体与架构(预计耗时:4-6周)
      • 1. LlamaIndex:基础用法与使用模式
        • 核心概念
        • 高级用法
      • 2. AI Agent:核心逻辑与框架
        • 核心
        • 主流框架
        • 实践项目
      • 3. Transformer:三大核心架构
        • Encoder-Only(编码器架构)
        • Decoder-Only(解码器架构)
        • Encoder-Decoder(编码器-解码器架构)
        • 核心概念图解
    • 第四阶段:模型优化(预计耗时:4-8周)
      • 1. 微调:数据、策略与评估
        • 数据准备
        • 微调策略
        • 微调工具与框架
        • 评估
      • 2. 量化:原理与高效部署
        • 量化原理
        • 量化方法
        • 部署工具
      • 3. 多模态:跨模态模型原理
        • 核心原理
        • 主流模型
        • 应用场景
        • 实践项目
    • 学习资源推荐
      • 书籍
      • 在线课程
      • 社区与平台
      • 硬件建议
      • 阶段专属资源
        • 🎯 零基础入门专属资源
        • 🎯 RAG开发专属资源
        • 🎯 智能体与架构专属资源
        • 🎯 模型优化专属资源
    • 总结与学习建议

学习路线概览

本学习路线图将带你从零基础入门,逐步掌握大模型应用开发的核心技能。整个学习过程分为四个阶段,层层递进,每个阶段都有明确的核心产出目标。