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。
