30 天大模型应用开发学习路线（表格版）

前端程序猿之路

758人浏览 · 2025-12-30 11:27:04

前端程序猿之路 · 2025-12-30 11:27:04 发布

一个月（30 天）高效、可执行、面试导向的“大模型应用开发”学习路线
一个月后可以独立完成企业级 AI 应用（RAG、Agent、多模型编排）并通过 90% 的应用岗面试。

📅 30 天大模型应用开发学习路线（表格版）

给Deepseek或者豆包发送提示词，让他们带领你学习
每天 2～4 小时
重点偏向 应用开发、RAG、向量数据库、Agent、企业级工程化
每个知识点都附带 强化问题（面试常问）

🗂️ 完整学习表格

天数	学习主题	学习内容（可当天完成）	产出	强化问题（面试常问）
Day 1	AI 应用开发全局认知	AI 应用 VS 模型开发、RAG/Agent、企业架构、模型能力边界	AI 应用图谱	1. 应用岗和模型岗的区别？2. LLM 的能力边界是什么？
Day 2	Prompt 基础系统	Prompt 原则、风格、角色、思维链	20 条 Prompt 模板	1. 什么是思维链？什么时候不应该使用？
Day 3	高级 Prompt 工程	ReAct、Plan&Execute、结构化输出、工具调用设计	完整复杂 Prompt	1. 如何保证 LLM 输出结构化 JSON？2. ReAct 的核心是什么？
Day 4	大模型 API 使用	OpenAI/DeepSeek/Claude API，前端+Node/Next.js 调用	Demo：调用模型接口	1. 流式输出如何实现？2. 温度参数代表什么？
Day 5	多模型对比与选择	DeepSeek/Claude/GPT 使用场景、性能差异	模型选择决策表	1. 如何选择模型进行推理？2. 便宜模型如何增强？
Day 6	向量与 Embedding 必知概念	向量、相似度、维度、embedding 的本质	Embedding 对比实验	1. 为什么 cosine similarity 常用？2. Embedding 和文本分类差异？
Day 7	搭建本地向量数据库	Chroma/pgvector 简易使用	本地向量库 + 插入 + 查询	1. 为什么要分 chunk？2. 如何决定 chunk 长度？
Day 8	企业级向量数据库（Milvus）	Milvus 基础、索引、查询、性能	部署 Milvus 并存入数据	1. 向量索引 IVF 是做什么的？
Day 9	RAG 基础概念	RAG 结构：检索 → 重写 → 匹配 → 生成	完成最小 RAG Demo	1. RAG 为什么能减少幻觉？
Day 10	RAG 分块策略	Sliding window、semantic chunking	三种分块效果对比	1. 如何优化召回率？
Day 11	RAG Query Rewrite	多查询扩展、问题重写、意图识别	3 种 query rewrite 实现	1. 什么是查询扩展？
Day 12	Rerank（重排）	BGE/ColBERT、交叉编码器 vs 双塔	Rerank 对比测试	1. Rerank 为何比 embedding 准？
Day 13	构建可生产的 RAG Pipeline	检索 → Rerank → 组 Prompt → 生成	一个生产级 RAG 流程	1. 企业级 RAG 如何评估？
Day 14	企业 RAG 优化技巧	模型温度、召回阈值、上下文窗口优化	优化前后对比	1. 如何减少幻觉？
Day 15	项目实战：企业知识库助手（上）	文档解析、embedding、Milvus 写入	完成知识库构建	1. PDF 如何清洗？
Day 16	项目实战：企业知识库助手（下）	实现问答 + Rerank + 前端界面	完成一个可上线 demo	1. 如何处理上下文冲突？
Day 17	Agent 基础—什么是 Agent	Agent、工具调用、反思链、任务拆分	自定义一个简单 Agent	1. Agent 和 RAG 有什么不同？
Day 18	多工具 Agent 体系	搜索工具、数据库工具、爬虫工具	多工具 Agent Demo	1. 工具调用失败怎么补救？
Day 19	ReAct Agent 原理	思考-行动-观察循环	一个 ReAct 代理	1. ReAct 如何避免死循环？
Day 20	Plan & Execute Agent	计划生成 + 子任务执行	Demo：任务规划 Agent	1. 两阶段 Agent 的优缺点？
Day 21	多模型协作编排	使用 OpenAI + DeepSeek + Embedding + Rerank 协作	模型组合架构图	1. 企业为什么要多模型？
Day 22	前端 AI 交互优化	React 中流式输出、长任务状态、打字机效果	完成流式前端	1. SSE 和 WebSocket 区别？
Day 23	项目：AI 智能客户中心（上）	RAG + Agent + 角色扮演	架构设计	1. AI 工单系统的难点？
Day 24	项目：AI 智能客户中心（中）	工具调用：查订单、改地址（mock API）	完成一个能“查订单”的 Agent	1. 如何管理 agent memory？
Day 25	项目：AI 智能客户中心（下）	前端 UI + 后端 API 完整打通	完整应用可运行	1. 怎么防止模型乱调用工具？
Day 26	大模型应用安全	越狱、Prompt 注入、风险控制	安全策略文档	1. 防 Prompt 注入方法？
Day 27	企业级工程化	缓存、日志、模型切换、灰度、监控	生产化策略	1. 为什么需要模型降级？
Day 28	面试突击：RAG 专项	30 个 RAG 面试题	面试题文档	1. 如何评估 RAG 系统？
Day 29	面试突击：Agent + 工具调用	20 个 Agent 面试题	文档输出	1. 如何处理工具返回错误？
Day 30	最终项目 & 简历	输出一个完整企业级项目	线上 Demo + 简历	1. 如何介绍你的项目？

📌 接下来怎么用？

每天开始学习时，可以给Deepseek或者豆包说
“我今天学的是 Day X，请给我知识点讲解 + 完成强化问题 + 做对应练习。”

让Deepseek或者豆包每天作为你的“带教导师”陪你学与刷面试题。

有了大模型，让学习变得更简单，赶紧学习起来吧。

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