07-26 22:39 中山大学 算法工程师 发布于山东
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大模型应用开发学习路径
✅ 大模型应用开发岗的技术栈=后端开发技术栈+AI落地相关技术栈。
🌟后端技术栈
后端技术栈已经有很多公开透明的学习路径这里就不展开来阐述了，无非就是编程语言基础、数据库（Mysql，Redis）、中间件等内容。
🌟 AI应用相关技术栈
AI应用相关技术栈需要考虑具体落地场景，大模型应用的落地目前主要有两个方向，一个是RAG，一个是Agent。
1️⃣ Rag(检索增强生成)
先看概览课，再看优化课，这里推荐langchain官方课程。
并没有写详细的技术栈，是因为不建议单独的学每一个模块。而是先学整体应用，再去看每一个具体的技术栈实现。先会用，再研究。其实rag整个应用涉及到的技术栈基本有：开发框架（langchain，llamaIndex等），Embedding模型，大模型API，向量数据库（faiss，weaviate等），排序模型，prompts优化等，其中涉及到模型的不需要进入研究，了解大概特性既可，模型底层是算法岗职责。
2️⃣ Agent(智能体)
注意观看运行公开课，加深理解。
基本技术栈也是开发框架（langchain，llamaindex，autogpt等），数据库（这里有向量数据库，有普通的关系型数据库和缓存数据库），function call（或者新出的mcp），prompts优化等。
📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。
🌟后端技术栈
后端技术栈已经有很多公开透明的学习路径这里就不展开来阐述了，无非就是编程语言基础、数据库（Mysql，Redis）、中间件等内容。
🌟 AI应用相关技术栈
AI应用相关技术栈需要考虑具体落地场景，大模型应用的落地目前主要有两个方向，一个是RAG，一个是Agent。
1️⃣ Rag(检索增强生成)
先看概览课，再看优化课，这里推荐langchain官方课程。
并没有写详细的技术栈，是因为不建议单独的学每一个模块。而是先学整体应用，再去看每一个具体的技术栈实现。先会用，再研究。其实rag整个应用涉及到的技术栈基本有：开发框架（langchain，llamaIndex等），Embedding模型，大模型API，向量数据库（faiss，weaviate等），排序模型，prompts优化等，其中涉及到模型的不需要进入研究，了解大概特性既可，模型底层是算法岗职责。
2️⃣ Agent(智能体)
注意观看运行公开课，加深理解。
基本技术栈也是开发框架（langchain，llamaindex，autogpt等），数据库（这里有向量数据库，有普通的关系型数据库和缓存数据库），function call（或者新出的mcp），prompts优化等。
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掌握python和java应该够用了。
需要掌握的基本知识
简单的开发技能
agent基本原理（重点：function call，可能会被问了解mcp吗）
LLM基本知识（训练、微调和部署推理，偏工程化），最好再掌握一些RAG知识
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