在技术迭代加速的当下，程序员群体的“转型焦虑”愈发明显。一边是传统开发岗位的竞争白热化，一边是AI大模型领域的人才缺口持续扩大。越来越多的程序员开始将“转行大模型”纳入职业规划，但随之而来的疑问也层出不穷：转行大模型需要具备哪些基础？从哪里开始学习？如何快速积累实战经验？今天这篇全攻略，就为想转行大模型的程序员们逐一解答。

在技术迭代加速的当下，程序员群体的“转型焦虑”愈发明显。一边是传统开发岗位的竞争白热化，一边是AI大模型领域的人才缺口持续扩大。越来越多的程序员开始将“转行大模型”纳入职业规划，但随之而来的疑问也层出不穷：转行大模型需要具备哪些基础？从哪里开始学习？如何快速积累实战经验？今天这篇全攻略，就为想转行大模型的程序员们逐一解答。

RAG特点优点Naive RAG- 单一索引，如TF-IDF、BM25、向量检索- 简单，易于实现 - 缓解模型幻觉- 文档增强 - 索引优化 - query重写 - reranking- 更准确的检索 - 增强检索相关性- 混合检索 - 工具、API集成 - 模块化、工程化的实现- 更强的灵活性 - 适应更多元的场景Graph RAG- 图结构索引 - multi-hop推理 - 基于图节点的上

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大模型，顾名思义，指的是那些在训练过程中需要海量数据、超强计算能力和大量参数的人工智能模型。这些模型具有惊人的规模、庞大的参数数量以及复杂的算法结构，使其能够处理各种复杂的任务和数据。这些“巨型”模型能从海量的信息中提取出深层次的规律，进而进行高度复杂的任务，如自然语言理解、图像生成、自动推理、机器翻译等。

大模型，顾名思义，指的是那些在训练过程中需要海量数据、超强计算能力和大量参数的人工智能模型。这些模型具有惊人的规模、庞大的参数数量以及复杂的算法结构，使其能够处理各种复杂的任务和数据。这些“巨型”模型能从海量的信息中提取出深层次的规律，进而进行高度复杂的任务，如自然语言理解、图像生成、自动推理、机器翻译等。

文章解析AI三大核心技术：RAG（检索增强生成）、知识库和Embedding。针对通用AI在垂直领域知识的不足，提出通过外挂知识库补充特定信息，利用Embedding技术将数据向量化处理。RAG通过先检索相关资料，再结合问题生成精准答案，使大模型成为信息编辑工具而非知识源。文章指出这些技术可提升AI在专业领域的表现，并预告后续将详细探讨技术原理和实际应用场景。同时提及AI时代催生的新型职业机会，强

文章解析AI三大核心技术：RAG（检索增强生成）、知识库和Embedding。针对通用AI在垂直领域知识的不足，提出通过外挂知识库补充特定信息，利用Embedding技术将数据向量化处理。RAG通过先检索相关资料，再结合问题生成精准答案，使大模型成为信息编辑工具而非知识源。文章指出这些技术可提升AI在专业领域的表现，并预告后续将详细探讨技术原理和实际应用场景。同时提及AI时代催生的新型职业机会，强

Skills是LLM Agent中封装专业知识的架构范式，通过提供上下文、指令和行为模式提升Agent的专业能力。与Tools的执行功能不同，Skills专注于塑造Agent的思维决策，采用渐进式披露机制优化Token消耗。Skills由核心文件、支持材料和执行组件构成，解决长周期任务鲁棒性问题，确保行为一致性。其优势包括提升可重复性、降低人为错误、实现团队标准化，并通过结构化知识封装优化上下文效

Skills是LLM Agent中封装专业知识的架构范式，通过提供上下文、指令和行为模式提升Agent的专业能力。与Tools的执行功能不同，Skills专注于塑造Agent的思维决策，采用渐进式披露机制优化Token消耗。Skills由核心文件、支持材料和执行组件构成，解决长周期任务鲁棒性问题，确保行为一致性。其优势包括提升可重复性、降低人为错误、实现团队标准化，并通过结构化知识封装优化上下文效