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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在人工智能（AI）迅速发展的背景下，从传统的编程领域如Java程序员转向大模型开发是一个既充满挑战也充满机遇的过程。对于 Java 程序员来说，这也是一个实现职业转型、提升薪资待遇的绝佳机遇。

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文章系统介绍了2025年评估AI大模型性能的三大核心维度：延迟（TTFT、TPOT和端到端时延）、吞吐量（生成Token吞吐量和每分钟请求数）以及成本（单请求成本和每百万Token成本）。同时分析了输入输出长度、模型规模和预加载时间等关键影响因素。作者强调评估大模型是一个系统工程，需要多维度考量，并在实际应用中根据场景需求在延迟、吞吐量和成本之间找到最佳平衡点。

本文详细介绍LangSmith在LangChain应用中的调试与追踪功能，展示如何评估RAG系统性能，以及使用LangServe快速部署API服务。同时涵盖生产环境中的监控与日志管理，帮助开发者实现从开发到部署的全生命周期管理，代码已开源在GitHub。

完整代码和素材主代码mainsetuptools运行成果展示，被忘了在GitHub里面点star喔。

本文系统梳理了大模型在B端的应用场景与案例，涵盖AIGC、ChatBot、Copilot、Insight和Agent五大领域，详细呈现金融、能源、医疗等行业的实践案例。同时探讨大模型与程序员的关系，提供从入门到精通的完整学习路线，帮助读者系统掌握大模型技术与应用开发能力。

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