【cpp】继承
2026/9/12 21:07:14
对于有后端经验的人来说，学习大模型不必从零开始。文章提出了一套适合后端工程师的学习路线：先掌握Python基础，了解大模型和Prompt，学习RAG技术，掌握Tool Calling，最后通过Agent和Workflow设计完整的AI应用。文章强调，后端开发的经验可以直接应用于AI开发，重点在于如何将大模型融入现有工程体系，并通过实战项目积累经验。
刚开始的时候，我也和很多后端一样，一打开学习路线就懵了。
Python、机器学习、Transformer、RAG、LangChain、LangGraph、MCP、Agent……
感觉每个都要学。
后来走了一圈弯路我才发现，对于已经有几年后端经验的人来说，最容易犯的错误，就是把自己当成AI零基础，然后从头开始学。其实没必要。
你会Java，会数据库，会Redis，会接口设计，会异常处理，会系统架构。这些能力没有过时。
你真正需要补的，是如何把大模型加入原来的工程体系里。
如果让我重新规划一次学习路线，我会按照下面这个顺序来。
第一阶段：Python
不用系统学几个月。学到能看懂代码、调用API、处理数据、写简单服务就够了。
因为你的目标不是成为Python专家，而是后面能快速上手AI项目。
第二阶段：大模型基础 + Prompt
这一阶段重点不是研究模型怎么训练，而是先理解：
大模型能做什么、不能做什么。Token是什么。上下文是什么。为什么模型会产生幻觉。Prompt怎么影响输出。
因为后面做Agent，本质上就是不断学习怎么和大模型“协作”。
第三阶段：RAG
模型不知道你的业务资料怎么办？这时候就需要RAG。文档怎么切分。Embedding是什么。向量检索怎么做。检索结果怎么影响最终回答。但不要只做到“上传PDF然后问问题”。最好顺手把文档更新、引用来源、检索失败这些问题也做一遍。因为从这里开始，你就已经不是在做Demo，而是在接触真实AI应用了。
第四阶段：Tool Calling
这是我认为进入Agent开发最关键的一步。以前是：
用户提问 → 模型回答。
现在变成：
用户提出目标 → 模型判断 → 调用工具 → 获取结果 → 完成任务。
比如查天气、查订单、查询数据库、生成报表。
当模型开始调用外部工具，你才会真正理解：
Agent不是聊天机器人，而是一个可以执行任务的系统。
第五阶段：Agent + Workflow
这时候再去学Agent框架。
比如理解：Prompt怎么定义角色和规则。Tools怎么给Agent使用。Memory怎么保存上下文。Workflow怎么组织任务。异常怎么办。工具调用失败怎么办。什么时候需要人工介入。
你会发现，Agent开发其实和后端开发并没有想象中差那么远。
以前你设计的是：接口 → 服务 → 数据库。
现在你设计的是：模型 → Prompt → Tools → Memory → Workflow。
本质上还是：
拆需求、定规则、设计流程、处理异常。
最后，我建议一定要做一个完整项目。不要只做聊天机器人。
试着做一个企业知识库、智能客服、数据分析Agent，或者能够调用多个工具的业务Agent。
因为真正做项目以后你才会发现：
Agent开发最难的不是让模型跑起来，而是让它稳定地帮业务干活。
所以如果你现在是后端，想转Agent，我个人比较推荐的顺序是：
Python → 大模型基础 → Prompt → RAG → Tool Calling → Agent → Workflow → 完整项目
不用一上来就研究Transformer源码，也不用把几十个框架全部学一遍。
先把一个完整的AI应用做出来，再根据项目去补知识。这样会比抱着一张复杂学习路线学三个月稳得多。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。