企业官网建设流程全解析

云南网站建设营销,免费网页代理浏览器1,python合适做网站吗,怎么看网站文章的收录文章提供了系统化的AI大模型学习路径#xff0c;分为三个阶段#xff1a;基础编程#xff08;Python、TypeScript、LLM APIs#xff09;、低代码落地#xff08;低代码平台、检索技术#xff09;和企业级应用与系统架构#xff08;RAG、AI Agents、可观测性#xff09;…文章提供了系统化的AI大模型学习路径分为三个阶段基础编程Python、TypeScript、LLM APIs、低代码落地低代码平台、检索技术和企业级应用与系统架构RAG、AI Agents、可观测性。强调知识连接的重要性帮助构建可迁移的知识体系完成从AI新手到AI架构师的蜕变适合不同阶段开发者系统学习AI技术。最近写文章发现自己有一个习惯如果没有一个结构化的知识框架无论是学习还是写作我都会非常难受。这算不算强迫症呢笑私以为知识的价值不仅在于“知道”更在于“连接”将点状的知识连接成线形成可迁移、可演化的知识体系这样记忆更清晰表达也更到位。所以抽空总结了一份AI相关的知识框架和学习路径路径分为三个阶段基础编程-低代码落地- 企业级应用与系统架构学完这三个阶段你将完成从AI新手到AI架构师的完整蜕变。作者能力有限借此希望为想学习AI的朋友们提供一条系统性的学习路线快速入门拥抱AIAI学习路径图 - 基础篇AI基础知识基础编程知识其实不难比大学C语言简单多了打好编程基础便于同学们使用最新技术快速搭建MVP验证技术可行性。PythonTypeScript基础数据结构与算法LLM APIs大语言模型 API使用API与LLM交互便于同学们真正理解LLM。理解结构化输出、缓存、提示词等基础知识巩固同学们的知识框架。KV caching键值缓存系统提示词LLM导论提示缓存Prompt Caching结构化输出多模态模型速率限制、批量处理、重试机制成本/性能权衡大模型基础尽管大模型在图像识别、数学计算等领域已经比人类做的还好了但是我们在生产环境使用中依然能感觉到大模型说话不太像人总是哪里怪怪的。实际生产中说的都对但就是体验不好。怎么办呢第三阶段我们来学习大名鼎鼎的RAG、微调、上下文工程通过控制大模型的行为模式、知识库补充行业知识让大模型适配我们的生产环境。学完这部分你就已经可以搭建市面上通用的企业级应用啦Tool Use工具调用微调Fine-tuningRAG 基础Prompt Engineering提示词工程Context engineering上下文工程AI学习路径图 - 进阶篇低代码 AI 应用平台本阶段的目标是拒绝纸上谈兵快速搭建企业级MVP让灵感安稳落地。本部分我们讲一讲低代码平台如 Coze、Dify、n8n它们封装了 Agent 的核心能力记忆、工具调用、流程编排同学们无需深入AI底层知识也能构建可交互的 AI 应用。便捷、简便、关键是便宜低代码 AI 应用并不是无法商业化的玩具许多初创公司的MVP就是使用工作流搭建的。Coze、Dify企业级应用基础n8n / Make / ZapierGitHub开源项目快速落地Hugging Face 开源项目快速落地检索技术基础我们已经知道了对于LLM系统上下文是核心。当基础优化已经达到瓶颈如何强化我们的的检索效率为了构建更高效的数据检索系统我们需要优化检索技术。向量数据库图数据库混合检索Hybrid retrieval重排序流水线Reranking pipelines索引策略HNSW、IVF分块与嵌入策略RAG检索增强生成Retrieval-Augmented Generation检索-增强-生成。外部知识提取的核心单元就是RAG系统了。MCPMemory, Context, PromptReranking数据工程多步检索Multi-step retrieval数据检索与生成LLM 编排框架AI Agents同学们的AI知识已经很深入了接下来进入全新的世界AI-NATIVE我们迈入 AI 智能体Agents领域让 AI系统从单纯的回答问题转变为自主行动。记忆机制MemoryA2A, ACP智能体间通信、动作协调等人机协同Human-in-the-loop多智能体系统MAS智能体设计模式智能体编排框架AI学习路径图 - 深水区篇企业级应用进阶如果AI系统在每个环节的回答正确率是98%10个环节的累计错误率能达到多少接近20%。企业级 AI 应用如何突破突破技术局限本阶段聚焦 “AI应用的最后后一公里问题”解决垂类AI应用规模化落地过程中的核心痛点。模型幻觉业务Knowhow - SOPCOT工程架构数据架构飞轮系统可观测性基础可观测性与评估专家和普通人的区别是什么我个人认为是专家可以把握技术边界他知道不同的技术能做什么、不能做什么知道它在什么条件下表现优异又在何种场景下表现不佳。如何创建评估数据集如何使用LLM评价LLM如何追踪、监控AI系统本部分我们尝试构建可持续迭代的AI产品围绕AI系统的可观测性建立标准化的评估体系。LLM 评价LLM-as-a-judge多轮评估Multi-turn evalsAI 智能体评估组件级评估可观测性平台智能体监控与埋点AI基础设施无论是AI产品经理还是技术专家对AI系统技术路径的把握都是非常重要的。大型项目运行动则数月还有其显著的路径依赖可靠的AI系统架构可以让企业级应用事半功倍。CI/CD持续集成/持续交付KubernetesK8s云服务模型路由容器化LLM 部署AI安全玩GPT的都知道AI系统很可能会被几句危险提示词解除掉全部安全限制。没有人希望自己的AI系统因为违反某规某纪而被叔叔约谈笑。如何给系统建立可靠的防火墙这部分我们讲一讲沙箱机制、防范提示词注入攻击以及如何建设适配自己企业的伦理准则。防火墙沙箱Sandboxing伦理提示词注入攻击防御结语学习路径到此就结束了学到这里基本足够大家建立一般企业的应用了。每一个小标题作者都尽量更新一篇文章希望可以把这个栏目更新完。最后是一些感觉比较有意义的知识点分享。机器学习知识智能体集群自我优化语音与视觉智能体自动化提示工程​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整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】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。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。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程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⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​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】**​