26年 如何快速入门大模型应用开发（个人认为的最快路线）
此文章不讨论技术深度，不纠结任何底层 旨在给到大家快速找到一段实习的最低要求
1.直接学习python，不学java，虽然语言可能在之后不成问题，但是对于初学者，还是直接来python！！！！
看到爬虫之前即可
2.数据库 作为一名本质上是后端开发的工程师，怎么能不会数据库呢 这里推荐MYSQL 看完基础篇即可
3.如何支撑起一个后端服务，这里推荐FastAPI，也是可以直接看黑马的视频
4.两板斧Agent，RAG
如果学到这里 我认为再写两个项目 就可以去找一段实习 在入职前可以再学学git，当然，这里只是最低要求
建议以下的地方做强化
后端方面：redis，消息队列的使用 需要会
以及下面的一些深挖点
5.深入RAG
5.1加载 富文本（PDF,CSV,,PPT等文件的加载）
5.2切割 多种切割器的使用（例如语义切割，递归切割）
5.3嵌入与存储 嵌入模型 常见的向量数据库（Milvus，Pinecone，Elasticsearch，FAISS，Chroma）
5.4向量数据库的索引 比如HNSW，倒排索引
5.5召回 召回手段 比如 多路召回，粗排，精排
5.6评估 RAGAS，常见评估框架
5.7图RAG，多模态RAG
5.8一种适合纯RAG的框架 LlamaIndex
6.深入agent
LangChain全家桶 最好学LangChain1.0以后的版本
6.1LangChain 推荐官网
6.2LangGraph 推荐官网
6.3 mcp 官网有实现
7.新技术以及协议
7.1 各种范式
7.2 A2A
7.3 Fuction Calling
7.4 Skill
7.5LangChain新秀 Deep Agent
8.对于大模型后训练的了解（加分）
8.1SFT lora，qlora等
8.2强化学习 RLHF PPO
8.3DPO GRPO
8.4大模型部署 vllm unsloth
8.5训练框架DeepSpeed LlamaFactory
推荐huggingface官网的文档
9.Transformer理解（加分）
这里推荐看论文+找视频复现+理解常见面试题（但是到这里你肯定需要懂深度学习，nlp的基本知识了，所以这个第九点我个人认为时间是最久的）
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