文章介绍了大模型路线的两大方向算法/训练和应用开发。重点讲解了后者即如何将ChatGPT等大模型接入实际业务系统赋予其理解、生成、分析、对话和执行任务的能力。文章详细阐述了大模型应用开发的本质即组织用户问题、业务数据、工具能力和上下文规则并强调了Prompt、System Prompt、Token、Context Window、Streaming和RAG等核心概念的重要性。通过调用大模型API、编写好提示词、结合资料库和让大模型调用工具开发人员可以将大模型应用于知识库问答、RAG应用和AI Agent应用等场景实现AI助手、知识库问答等实用功能。大模型路线一般分为两条大模型算法/训练、大模型应用开发大模型算法/训练主要研究 Transformer、训练模型、调参、分布式训练上手难度比较高大模型应用开发不是训练模型而是调用模型、组织上下文、接入业务数据和工具。比如Chatbot、知识库问答、AI 助手、Agent、企业内部 AI 工具等对于零基础或有开发基础的同学来说比较容易上手。一、大模型应用开发的本质大模型应用开发不是训练模型而是把用户问题、业务数据、工具能力、上下文规则组织好然后交给模型生成结果。大模型应用开发简单说就是把ChatGPT、通义千问、DeepSeek、豆包、Kimi 这类大模型接到你的软件里让软件具备“理解、生成、分析、对话、执行任务”的能力。我们可以把大模型理解成一个很聪明的“语言大脑”。但它本身只是大脑不能直接变成一个完整产品。大模型应用开发就是把这个“大脑”接到实际业务系统里让它真正能帮用户做事。比如用户问帮我分析 Voice_Http_Client_Failure_High 这个告警一个普通Chatbot会直接回答。但一个真正的 AI 应用会这样做识别用户意图分析告警查询告警数据查询错误日志查询 call drop 数量查询最近部署记录把这些结果组织成上下文让模型输出分析结论所以我们要学的不是“让模型瞎聊”而是把模型接入真实业务流程。再举个最简单的例子比如你做一个“AI 简历优化工具”。用户输入我是xx工作 5 年做过 xx项目。你的系统把这些内容发给大模型然后让大模型帮用户生成更专业的简历描述项目经验技术亮点面试回答这个过程就是一个最简单的大模型应用。二、大模型应用开发主要在开发什么我们不一定要自己训练一个 ChatGPT。大多数应用开发做的是这几件事1. 调用大模型 API比如调用 OpenAI、DeepSeek、通义千问、豆包的接口。前端或后端把用户的问题传过去大模型返回答案。这一步类似我们平时调用后端接口。2. 写好提示词 PromptPrompt 就是我们给大模型的指令。比如你是一个xx面试官请根据用户的项目经历生成 5 个面试问题和参考答案。提示词写得好模型回答就更稳定、更像你想要的结果。3. 结合自己的资料库比如你有公司文档、产品说明书、合同、知识库。大模型原本不知道这些内容。所以你需要先把资料整理好让模型基于这些资料回答问题。这类应用叫知识库问答 / RAG 应用例如上传一份 PDF用户问“这份合同的付款条款是什么”系统找到相关内容再让大模型总结回答。4. 让大模型调用工具大模型自己不能直接查数据库、发邮件、生成订单。但你可以给它接工具。比如用户说帮我查一下这个客户最近 3 次订单。大模型理解用户意图后调用你的订单接口然后把结果总结给用户。这类应用就是更高级的AI Agent 应用三、先理解 6 个核心概念6个核心概念Prompt、System Prompt、Token、Context Window、Streaming、RAG概念 1PromptPrompt 就是你给模型的输入。例如请你用简单的话解释什么是 RAG。但工程里 Prompt 通常不只是用户问题而是一整套指令。例如你是一个 SRE 故障分析助手。你需要根据日志、告警、监控数据分析故障。回答时必须包含影响范围可能原因建议动作是否需要升级为 P1概念 2System PromptSystem Prompt 是对模型行为的最高层约束。例如你是一个严谨的企业级 AI 助手。如果资料中没有答案你必须回答“资料中没有提到”不能编造。它的作用类似我们在代码里写的全局配置。概念 3TokenToken 是模型处理文本的基本单位。你可以粗略理解为token ≈ 一小段文字为什么要关心 token因为它影响三个东西成本上下文长度响应速度概念 4Context WindowContext Window 是模型一次能看到的最大上下文。比如你问模型一个问题它能看到system prompt历史对话检索到的文档用户当前问题工具调用结果这些加起来不能超过模型的上下文限制。所以 AI 应用开发里很重要的一件事是选择哪些信息放进上下文哪些信息不要放。概念 5StreamingStreaming 是流式输出。普通接口是等模型生成完整答案 ↓ 一次性返回流式接口是模型生成一点 ↓ 前端显示一点 ↓ 继续生成 ↓ 继续显示ChatGPT 这种逐字出现的效果就是流式输出。后面也会用SSE / fetch stream来实现。概念 6RAGRAG全称是Retrieval-Augmented Generation。我们先不用记英文先记住它的业务含义先查资料再让模型回答。流程是用户提问 ↓ 从知识库中检索相关文档片段 ↓ 把文档片段和用户问题一起交给模型 ↓ 模型基于资料回答RAG 是企业 AI 应用最常见的能力。因为企业最需要的是让 AI 回答公司内部文档、业务规则、接口文档、运维手册、故障记录。最后唠两句为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200% 远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。那0基础普通人如何学习大模型 深耕科技一线十二载亲历技术浪潮变迁。我见证那些率先拥抱AI的同行如何建立起效率与薪资的代际优势。如今我将积累的大模型面试真题、独家资料、技术报告与实战路线系统整理分享于此为你扫清学习困惑共赴AI时代新程。我整理出这套 AI 大模型突围资料包【允许白嫖】✅从入门到精通的全套视频教程✅AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天✅大模型书籍与技术文档PDF✅各大厂大模型面试题目详解✅640套AI大模型报告合集✅大模型入门实战训练这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】①从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤640套AI大模型报告合集⑥大模型入门实战训练如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】