以下是专为普通程序员设计的 大模型应用开发转型知识大纲 ，聚焦 快速上手+实战应用 ，帮你避开底层算法深坑，直达高薪岗位需求

一、基础认知篇（1周）

  1. 大模型核心概念

    • 了解LLM能做什么（文本生成/摘要/对话/代码等）
    • 区分闭源vs开源模型（GPT-4 vs Llama3/Mistral）
    • 关键概念：Token、温度值（Temperature）、Top-p采样

  2. 行业全景图

    • 主流玩家：OpenAI、Anthropic、国内大厂模型
    • 应用场景分类：智能客服/知识管理/AIGC工具/Agent系统

二、核心技能篇（2-4周）

  1. API调用三板斧

    • 主流API实战：OpenAI/文心一言/通义千问
    • 流式输出处理（实时打字机效果）
    • 费用控制技巧（按Token计费避坑指南）

  2. Prompt工程实战

    • 结构化Prompt模板（角色+任务+约束）
    • 少样本学习（Few-shot Learning）
    • 思维链（Chain-of-Thought）实战技巧
    • 开源Prompt库推荐（PromptBase/Awesome-Chinese-LLM）

  3. 开发框架速通

    • LangChain核心模块：Chain/Agent/Tool
    • 用LlamaIndex玩转RAG（文档加载+向量检索）
    • 可视化平台：Dify/Coze快速搭建AI应用原型

三、进阶应用篇（4-8周）

  1. RAG系统开发

    • 文档切分策略（按段落/句子/语义）
    • 向量数据库选型：Pinecone/Chroma/Qdrant
    • 检索优化技巧：混合搜索（关键词+语义）

  2. Agent开发实战

    • Tool调用设计（天气查询/邮件发送/API对接）
    • ReAct推理框架实现复杂任务
    • 记忆管理（ConversationBufferWindow）

  3. 低成本微调

    • 微调工具：LlamaFactory/Unsloth 傻瓜式操作
    • 数据清洗秘籍：GPT-4合成训练数据
    • 评测指标：ROUGE/BLEU/人工评估

四、实战落地篇（贯穿全程）

  1. 项目案例库

    • 知识库问答系统（企业文档智能查询）
    • 智能客服机器人（多轮对话+工单系统对接）
    • 自动化报表生成（SQL查询+图表生成）

  2. 工程化能力

    • 大模型应用架构设计（异步/限流/降级）
    • 敏感词过滤&内容安全审核
    • 监控系统搭建（Token消耗/API成功率）

五、持续进化篇

  1. 前沿技术追踪

    • 订阅资讯源：Hugging Face博客/李沐论文精读
    • 关注新模型：Claude 3/Gemini 1.5 Pro

  2. 行业解决方案

    • 法律/医疗/教育等垂直领域适配技巧
    • 模型轻量化部署（Ollama+LM Studio）

学习资源包

  • 新手必看：OpenAI Cookbook（GitHub）
  • Prompt库：github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh
  • 实战项目：LangChain中文入门教程（LangChain-Chatchat）
  • 避坑指南：《Building LLM Applications for Production》（免费电子书）

关键提醒

不要陷入：

  • 死磕Transformer数学推导
  • 复现论文模型
  • 研究GPU分布式训练

重点投入：

  • 业务场景抽象能力
  • 提示词工程+系统架构设计
  • 快速验证MVP的能力

转型核心逻辑：用程序员已有的工程化能力降维打击AI应用开发