一、20张图全面剖析 AI 大模型应用架构设计

1、AI 应用技术体系全景视图👇

2、AI 应用企业级开发知识体系👇

3、AI 应用技能知识地图👇

4、AI 应用企业级落地混合架构设计👇

5、面向过程的架构设计 VS 面向目标的 AI 原生架构设计👇

6、AI Agent 架构设计👇

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7、AI Agent ReAct 架构设计模式👇

8、AI Agent 记忆系统架构设计👇

9、代码解释器 AI Agent 系统架构设计👇

10、RAG 检索增强生成架构设计👇

11、Agentic RAG 高级架构设计👇

12、MCP 模型上下文协议架构设计👇

13、Function Calling 函数调用架构设计👇

14、A2A Agents 架构设计👇

15、AG-UI 前端交互架构设计👇

16、Fine-tuning 微调架构设计👇

17、ANP 架构设计与落地👇

18、Context Engineering 上下文工程架构设计👇

19、LLM OS 大模型操作系统架构设计👇

20、ChatBI（Text2SQL）企业级架构设计👇

好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对构建 AI 大模型应用新架构设计和落地实践感兴趣，别忘了点赞、关注噢~

二、AI大模型学习路线

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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