随着大模型技术的快速发展，我们站在新技术的前沿，探索如何将这些强大的工具应用于解决实际问题。对AI大型模型应用程序开发充满热情，然后你可以读这篇文章——系统全面的入门指南，为渴望深入人工智能世界的你设计。

先总结一下整个路径图：

到目前为止，我们还没有发现其他博主如此系统和全面地写一套人工智能入门教程。专栏内容如下：：

让我们一步一步地看看要学的内容：

第一步：大模型接口 - 打开人工智能之门。

学习大模型应用开发的第一步，必须从大型模型接口开始。你需要学习如何使用OpenAI API、百度文心一言，智谱API等界面，这些是构建人工智能应用的基石。

第二步：Prompt工程 - 人工智能时代的编程语言。

接下来，在Prompt工程-AI时代深入学习编程语言。您将学习如何设计有效的Prompt，如何优化它们，以提高模型的响应质量，以及如何保证Prompt的安全。这不仅仅是技术学习，深化人工智能理解。

到目前为止，已经󿀌绝大多数人工智能大模型应用程序成功，Prompt工程的设计是否合理，是绝对依赖的。。类似GitHub 非常受欢迎的AI辅助编程工具，如Copilot，本质上是一个巨大的Prompt项目。

第三步：Function Calling - 连接虚拟与现实。

Function calling的概念将带你探索如何将大模型与现实世界联系起来。你将学习如何调用外部函数󿀌使大模型能够在工程环境中使用自定义的函数或工具，只有这样，人工智能才能集成到你真正存在的项目中。

这一步也很重要c;它是AI Agent智能体的基础。

第四步：RAG框架 - 减少幻觉�提高准确性，问答知识库。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架是人工智能大模型应用的主流技术。学习如何利用这个框架来减少模型的幻觉，提高输出的准确性和可靠性，学习如何利用RAG技术构建自己的私域知识库问答系统。

目前大部分AI大模型应用，所有人都离开了这个框架。

第五步：LangChain - AI时代系统学习的发展框架。

LangChain，人工智能时代的开发框架，系统地学习其各种模块和实战案例，对人工智能大模型应用开发的整体过程有更深入的了解。它还包装了许多通用方法，它将大大提高你的开发效率，简化你的开发过程。

第六步：可视化生产力工具 - 提高你的发展效率。

LangSerververververvangchain配套Langchain、LangSmith、LangFuse，这些工具提供可视化、Log收集、信息收集、自动化测试等能力，它将大大提高你的开发效率，让你的工作流程更顺畅。

第七步：AI Agent - 让大模型自动智能化。

有了以上基础，我们可以深入人工智能 Agent的世界。Agent的概念和具体操作理念࿰可以从AutoGPT开始c;然后练习一些流行的Agent框架，例如 MetaGPT、LangGraph、AgentScope等。

第八步：AI + X - 学习人工智能如何应用于各行各业。

学习你感兴趣的行业，看看AI如何应用于这些领域，帮助你开拓思路󿀌在自己的发展中可以有更多的参考。

第九步：不断深入。

到了这里，系统的介绍已经完成。接下来，我们可以深入研究，走向高端。同时，您还可以尝试其他框架，例如 LlamaIndex / AutoGen 等，多用，以后开发项目的时候会有更多的选择。

如何学习AI大模型？ ？

“首先掌握人工智能的人，掌握人工智能的人会有竞争优势”。

这句话，在计算机、互联网、移动互联网的开始时间，同样的道理也是如此。

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