企业官网建设流程全解析

顺义建站好的公司,高校建设主流的校园网站,自己做的影视网站买会员违法吗,扁平化 手机网站首页后端转大模型应用开发#xff0c;缺的不是那种只会跑通Demo的算法实习生#xff0c;而是像我们这样#xff0c;懂高并发、懂分布式、懂怎么把系统做得稳定、安全、可维护的人。大模型开发需掌握Python、Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning和Agent技术。 你只要把 Python…后端转大模型应用开发缺的不是那种只会跑通Demo的算法实习生而是像我们这样懂高并发、懂分布式、懂怎么把系统做得稳定、安全、可维护的人。大模型开发需掌握Python、Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning和Agent技术。你只要把 Python 和 LangChain 这两把刀磨快再结合你原本的业务理解就能发挥你本身的优势。大模型应用开发比后端开发多了啥?说实话作为后端你最大的优势不是算法而是工程化思维。我们不需要像算法那样去推导公式我们需要的是把模型“用起来”、“跑得快”、“不出错”通过分析上千个岗位大模型应用开发岗位我发现他们主要多会了这几样东西:Python语言熟练度虽然Java也能做但生态库少太多了必须得熟练。提示词工程这可不是简单的聊天而是通过思维链(CoT)、Zero-shot等技巧让模型听话。三大法宝RAG(检索增强解决模型胡说八道)、Fine-tuning(微调让模型懂行业黑话)、Agent(智能体让模型能自动干活)。新数据库向量数据库(VectorDB)比如Milvus、Pinecone这是RAG的基石。2.转型学习路线图(保姆级)别一上来就啃《深度学习》咱们后端转行要讲究“短平快”和“落地”。第一阶段基础铺垫(1-2周)语言关捡起Python。不用太深把Flask/FastAPI(相当于Spring Boot)玩熟就行。理论扫盲了解Transformer架构(不用推导公式知道Encoder/Decoder是干啥的就行)、了解什么是Embedding(词向量)。玩转API去OpenAI、DeepSeek或者阿里的千问官网搞个Key写个代码调用一下。感受一下什么叫“API是新的操作系统”。第二阶段核心技能(这是重点1-2个月)这是你能不能转行成功的关键分三个方向:方向一RAG(检索增强生成)–最容易上手需求最大痛点大模型容易一本正经地胡说八道而且知识有滞后性。你要学的向量数据库:Milvus、Chroma、Weaviate。学会怎么把PDF/Word切成块存进去再找出来。框架LangChain或amandex。这两个是现在的“Spring”能帮你快速把模型、提示词、数据库串起来。实战做一个“基于公司内部文档的智能客服”这就是企业里最刚需的落地场景。方向二Fine-tuning(微调)–进阶薪资更高痛点通用模型不懂你们行业的专业术语。你要学的数据准备清洗数据格式化成模型能吃的格式(比如JSONL)。微调技术全量微调太贵学LORA(低秩适应)这是现在的主流省钱又高。私有化部署学会用vLLM或者TensorRT-LLM把这些模型跑在你们公司的GPU服务器上。方向三Agent(智能体)–最火未来趋势痛点模型只会一间一答不能自动完成复杂任务。你要学的工具调用:让模型学会调用Google搜索、调用计算器、调用你的业务接口。工作流编排学会用LangGraph或者AutoGen设计一个多步骤的任务流程。实战做一个“自动周报生成器”它自己会去查Git记录、查Jira任务然后写成周报。方向四多模态–锦上添花了解一点Stable Diffusion(生图)、Whisper(语音转文字)的基本原理和调用即可除非专门面相C端产品的岗位否则初期不用深究。如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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。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】