文章提供了从AI新手到AI架构师的完整学习路径，分为基础编程（Python、TypeScript、LLM APIs）、低代码落地（Coze、Dify等平台应用）和企业级应用与系统架构（RAG、微调、AI Agents、可观测性）三大阶段。强调知识价值在于"连接"而非"知道"，旨在为学习者提供系统性学习路线，帮助快速入门并掌握构建企业级AI应用的能力。

前排提醒！文末有大模型CSDN独家资料包，看到最后别错过哦～

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AI！

AI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。

• Python

• TypeScript

• 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-tuning）

• RAG 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 / Zapier
• GitHub（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。

• MCP（Memory, Context, Prompt）
• Reranking
• 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（Memory）

• A2A, 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 - SOP&COT
• 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 evals）

• AI 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）
• Kubernetes（K8s）
• 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

零基础如何学习大模型

读者福利大放送：如果你对大模型感兴趣，想更加深入的学习大模型**，那么这份精心整理的大模型学习资料，绝对能帮你少走弯路、快速入门**

如果你是零基础小白，别担心——大模型入门真的没那么难，你完全可以学得会！

👉 不用你懂任何算法和数学知识，公式推导、复杂原理这些都不用操心；
👉 也不挑电脑配置，普通家用电脑完全能 hold 住，不用额外花钱升级设备；
👉 更不用你提前学 Python 之类的编程语言，零基础照样能上手。

你要做的特别简单：跟着我的讲解走，照着教程里的步骤一步步操作就行。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

现在这份资料免费分享给大家，有需要的小伙伴，直接VX扫描下方二维码就能领取啦😝↓↓↓

为什么要学习大模型？

数据显示，2023 年我国大模型相关人才缺口已突破百万，这一数字直接暴露了人才培养体系的严重滞后与供给不足。而随着人工智能技术的飞速迭代，产业对专业人才的需求将呈爆发式增长，据预测，到 2025 年这一缺口将急剧扩大至 400 万！!

大模型学习路线汇总

整体的学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战，跟着学习路线一步步打卡，小白也能轻松学会！

大模型实战项目&配套源码

光学理论可不够，这套学习资料还包含了丰富的实战案例，让你在实战中检验成果巩固所学知识

大模型学习必看书籍PDF

我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版)，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

大模型超全面试题汇总

在面试过程中可能遇到的问题，我都给大家汇总好了，能让你们在面试中游刃有余

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到VX扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最适合零基础的！！