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：

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。

​

如何学习AI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。