收藏 | 程序员小白也能掌握大模型开发AI时代大有可为本文针对非AI专业背景的程序员介绍了如何参与大模型应用开发。内容涵盖大模型基础、提示词编写与提示工程技巧以及使用OpenAI API和LangChain框架进行应用开发的关键步骤。此外还探讨了开源大模型的应用、模型微调等工程实践旨在帮助读者全面了解大模型应用开发为在AI时代的开发做好准备。一、AI 时代程序员依然有用ChatGPT 在 2022 年底横空出世不管你是否做好了准备人类一下子被拉进了 AI 时代各种大模型此起彼伏各种 AI 应用也如雨后春笋般不断涌现。像 LLM、GPT 这样拗口的技术词汇也已经变得耳熟能详。人人都知道AI 时代来了各种新机会就在眼前。然而身为一个普通的程序员你一定会心生疑问我不是专业的 AI 程序员工作上也只是普通的业务开发根本看不到使用大模型的机会更何况 AI 算法动不动就是最新的论文我也没有很强的学术功底我知道 AI 很重要但我究竟该如何跟上这时代的步伐呢虽然 AI 时代是构建在许多顶尖的 AI 算法基础之上但是并非所有 AI 相关的工作都需要极强的 AI 算法功底。整个社会要真正进入 AI 时代这些顶尖的算法和优秀的模型必须和我们的现实生活结合起来这里有大量工程性的工作需要完成而这恰恰是我们这些普通程序员的强项。这个世界需要的不全是打造全新的 AI 应用AI 进入我们日常工作的方式更有可能的是给既有的项目开发一个新的功能而这个功能就是利用 AI 的某些能力来完成的。或早或晚我们都会开发一些与 AI 相关的内容只不过名头并非是开发一个 AI 应用。所以我们需要做的就是打好相关的基础。一旦有机会与 AI 打交道我们就能轻松上手。当真正接触了 AI 应用开发你就会发现我们完全可以把别人构建好的应用当做基础设施来用站在这个角度上看这同我们使用 API 构建应用没有本质区别。不过与我们简单地调用 API 传入参数不同基于大模型的 AI 应用开发需要我们有不同的编程模式而这正是我们要在这门课里学习的。二、基于大模型的 AI 应用开发2.1、前提传统的应用开发和 AI 应用开发之间有什么差别呢如果说传统的应用开发是程序员把执行规则一条条写在代码里那么基于大模型的 AI 应用开发最大的差异就是有些执行规则是由模型替我们判定的。例如如果用户的意图是让我们生成一张图片传统的做法就是有一个按钮点击它之后程序来根据某些条件生成图片而在 AI 应用中用户只需要在对话框输入“我想要一个梵高风格的孙悟空”。至于怎么判断需要生成图片以及根据什么条件生成图片则是由模型判定的。* 你看到了我们会把一部分工作交给模型作为应用的编写者我们很擅长把规则编写进代码但什么规则可以由模型判定则是我们作为普通程序员需要补充的知识。2.2、如何构建基于大模型的 AI 应用所需知道的知识2.2.1、第一部分大模型基础在这个部分我会介绍大模型的基本情况毕竟它是支撑我们应用开发的基础但我们主要是站在应用开发的角度并不会过多地深入。有了对大模型的基本了解之后我们就来学习如何编写提示词。这部分内容我会从普通用户的角度开始介绍即便你不从事 AI 应用开发这部分内容在你日常使用 AI 的时候也会对你有所帮助。然后我会介绍一些挖掘大模型能力的技巧也就是提示工程。2.2.2、第二部分应用开发应用开发部分是核心主要会站在应用开发者的角度介绍两个我们会用到的 APIOpen AI 的 API 和 LangChain。无论你是否喜欢OpenAI 凭借先发优势已经成为了行业中的翘楚其 API 也是许多后来者学习的目标所以一旦理解了 Open AI API再去看其它模型提供的 API也就很容易理解了。至于 LangChain它提供给我们一套编程框架更重要的是它还为我们提供了很多应用模板。无论你的应用是否基于 LangChain 构建LangChain 都是一个值得学习的东西。如果稍微了解一些 LangChain你可能会知道LangChain 经历过一次很大的版本变动我尽量按照新的风格去写的代码所以这个部分也可以看作一个 LangChain 的课中课。有了 OpenAI API 和 LangChain 作为基础我们就可以开启应用构建之旅了。我们会借助 LangChain 介绍一些常见的 AI 应用如何开发重点会介绍两种常见的应用类型RAG 和 Agent。RAGRetrieval-augmented generation检索增强生成帮助模型扩展了自己的知识面了解更多它在训练时还不知道的东西而 Agent 则可以扩展模型能力的边界比如让它去做超越语言的事情。如果说不同的应用类型是在帮助你补充欠缺的知识那么在后一部分我会讲到一些工程实践帮你提前规避一些问题我会谈到如何实现记忆让大模型更了解用户和缓存节省使用大模型的成本以及统一接入使用统一接口调用不同的模型。2.2.3、第三部分模型能力在模型能力部分我们会看到更多大模型尤其是开源大模型。基于大模型的应用开发一个关键问题是成本一方面如果所有请求都必须通过闭源模型则成本会居高不下另一方面很多开源大模型能力越来越强某些模型的表现不亚于闭源模型比如 Meta 出品的 Llama 系列很多情况下我们完全可以使用开源模型进行替代。在这个部分我们还会涉及到大模型的微调同 RAG 类似微调是另外一种帮助大模型扩展知识面的技术不同的是RAG 是把知识补充到提示词里而微调则是在模型上动了手脚。RAG 和微调各有千秋RAG 成本更低微调效果更好如果做得好的话AI 应用常常根据自己的需要选择其中一个。不过某些项目会选择将二者都包含其中。这个专栏的所有内容学完之后你将对围绕大模型构建应用开发的图景有了一个完整的认识。在面对一个可能用到 AI 的需求时你就可以大胆地将它接过来自信地开启自己的 AI 开发之旅。不过或许你会问AI 领域变化如此之快我今天学会的东西明天可能就会过时比如今天这个大模型好明天就会发布一个新的大模型超越这个大模型。在这门课里我会尽量地把重点放在那些可能长期有效的东西上比如我讲解的提示词用法基于的是大模型技术的只要大模型的基础不变它就是有效的至于在某个具体的模型上的表现则不是我关注的重点。最后近期科技圈传来重磅消息行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人传统技术岗位持续萎缩的同时另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式据行业招聘数据显示具备3-5年大模型相关经验的开发者在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇薪资差距肉眼可见业内资深HR预判不出1年“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰与其被动应对不如主动出击抢先掌握AI大模型核心原理落地应用技术项目实操经验借行业风口实现职业翻盘深知技术人入门大模型时容易走弯路我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费免费分享给所有想入局AI大模型的朋友扫码免费领取全部内容部分资料展示1、 AI大模型学习路线图2、 全套AI大模型应用开发视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 大模型学习书籍文档4、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、大模型大厂面试真题整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度每道题都配有详细解析和答题思路帮你针对性提升面试竞争力。6、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。扫码免费领取全部内容这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】