对大模型领域感兴趣的程序员。
看一下围绕大模型的应用场景和人才需求：
pormpt：基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。
基于大模型的应用：在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs，连调用API都可以不用了，动动嘴就可以实现应用生成。
私有知识库：给大模型配个“资料袋”——大模型外挂向量数据库/知识图谱。
AI Agent：给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚，让它可以作为智能体进行决策和工作。
微调大模型：基于基座大模型的Fine Tuning。
训练大模型：大模型训练，高端赛道的角逐。
因此普通程序员研究大模型，不妨选择从外到内的思路，从套壳应用，再了解部署、微调和训练。
前导篇
Python
Python：AI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。Python不难，对于一般程序员来说很容易上手。
向量数据库
随着AI的发展进入新的时代，知识的存储和表示就和向量分不开了。向量这个数学表达，在目前是人与AI交互的中间媒介。 向量数据库是一种特殊的数据库，它以多维向量的形式保存信息。让大模型拥有“记忆”，就需要用到向量数据库。
常见的向量数据库包括：Chroma、ES、FAISS、Milvus等，需要了解和会用。
实战篇
LangChain
要将大语言模型的能力开发成产品，就需要LangChain帮忙了。LangChain 是一个 LLM编程框架，它提供了一套工具、组件和接口，借助LangChain，我们可以更加便利地给大模型这个“大脑”装上记忆和四肢，更轻松地完成基于大模型的应用开发。
比如带有私有知识库的办公助手等AI Agent，都可以借助LangChain来完成。
最后的想法
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。
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