大模型应用场景与人才需求：从Prompt工程到AI Agent，普通人如何入行？

本文介绍了大模型的应用场景和人才需求包括Prompt工程、基于大模型的应用、私有知识库、AI Agent、微调大模型和训练大模型等。文章建议普通程序员从套壳应用入手逐步了解部署、微调和训练。同时文章还介绍了Python、向量数据库、LangChain等技术和工具以及机器学习、深度学习和NLP等基础知识。最后文章强调了积极了解大模型的重要性认为这不仅能提高工作效率还能为个人发展带来更多机会。看一下围绕大模型的应用场景和人才需求**Prompt工程**基于提示词对大模型的使用会问问题就行。**基于大模型的应用**在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs连调用API都可以不用了动动嘴就可以实现应用生成。私有知识库给大模型配个“资料袋”**——**大模型外挂向量数据库/知识图谱。**AI Agent**给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚让它可以作为智能体进行决策和工作。**微调大模型**基于基座大模型的Fine Tuning。**训练大模型**大模型训练高端赛道的角逐。因此普通程序员研究大模型不妨选择从外到内的思路从套壳应用再了解部署、微调和训练。关注公众号、********回复「大模型」领零基础教程前导篇PythonPythonAI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。Python不难对于一般程序员来说很容易上手。作者悦木Ivy链接https://www.zhihu.com/question/621550974/answer/3304195504来源知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权非商业转载请注明出处。向量数据库随着AI的发展进入新的时代知识的存储和表示就和向量分不开了。向量这个数学表达在目前是人与AI交互的中间媒介。 向量数据库是一种特殊的数据库它以多维向量的形式保存信息。让大模型拥有“记忆”就需要用到向量数据库。常见的向量数据库包括Chroma、ES、FAISS、Milvus等需要了解和会用。实战篇LangChain要将大语言模型的能力开发成产品就需要LangChain帮忙了。LangChain 是一个 LLM 编程框架它提供了一套工具、组件和接口借助LangChain我们可以更加便利地给大模型这个“大脑”装上记忆和四肢更轻松地完成基于大模型的应用开发。比如带有私有知识库的办公助手等AI Agent都可以借助LangChain来完成。LangChain主要支持6种组件Models模型各种类型的模型和模型集成Prompts提示包括提示管理、提示优化和提示序列化Memory记忆用来保存和模型交互时的上下文状态Indexes索引用来结构化文档以便和模型交互Chains链一系列对各种组件的调用Agents代理决定模型采取哪些行动执行并且观察流程直到完成为止githubhttps://github.com/hwchase17/langchain官方文档Quickstart | ️ Langchain如果你是Java程序员这里有Java版https://github.com/langchain4j在本地搭建部署开源模型从零入门大模型技术其实还是有点门槛的硬件资源就是一关。但还是有办法的。建议选择清华ChatGLM2-6B开源大模型进行本地部署。ChatGLM2-6B 是 ChatGLM-6B 的第二代版本62亿的参数量的开源中英双语对话模型。ChatGLM2-6B在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上具有更强大的性能、支持更长的上下文、更强的推理能力的特点是Poor流选手的福音。各种尺寸的模型需要消耗的资源项目地址GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型HuggingFacehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b提高篇机器学习基础了解分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法等经典的机器学习算法模型评估交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标准确率、召回率、F1分数等。深度学习基础掌握CNN,RNN等经典网络模型然后就是绕不开的Transformer。Transformer是一个引入了 Self-attention 机制的模型它是大语言模型的基石支撑着庞大的大语言模型家族。在代码层面必须掌握的就是神经网络的框架主流框架有tenorflow,Pytorch等。NLP 基础知识NLP、NLU、NLG的差别自然语言处理中的基本任务和相关的应用TF-IDF、word2vec、BERT等基本算法和技术预训练语言模型模型的输入、模型的结构、训练的任务、模型的输出可以直接从word2vec开始了解然后到transformerbert。了解LLM的3个分支和发展史根据使用的 Transformer 的方式不同有3种常见的主流架构encoder-onlyencoder-decoder和decoder-only。这张图清晰地展示了LLM的3个分支encoder-onlyBERTencoder-decoderT5, GLM-130B, UL2decoder-onlyGPT系列, LLaMA, OPT, PaLM,BLOOM了解典型 Decoder-only 语言模型的基础结构和简单原理。深入篇掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 已有开源模型的能力掌握 Lora、QLora 等最小化资源进行高效模型训练的PEFT技术掌握强化学习基础Alignment与RLHF数据处理技术压缩模型、推理加速技术分布式训练并行技术分布式网络通信技术生产环境部署大模型的相关技术。很多人说大模型赛道不是普通人能玩的。狭义的大模型赛道是这样更多的是看运气。但是大模型之上的生态目前来看是广阔的蓝海。退一万步讲就是为了提高工作效率自己先用起来也是个很好的加持。所以积极了解大模型入股不亏。2026年AI行业最大的机会毫无疑问就在应用层字节跳动已有7个团队全速布局Agent大模型岗位暴增69%年薪破百万腾讯、京东、百度开放招聘技术岗80%与AI相关……如今超过60%的企业都在推进AI产品落地而真正能交付项目的大模型应用开发工程师****却极度稀缺落地AI应用绝对不是写几个prompt调几个API就能搞定的企业真正需要的是能搞定这三项核心能力的人✅RAG融入外部信息修正模型输出给模型装靠谱大脑✅Agent智能体让AI自主干活通过工具调用Tools环境交互多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……✅微调针对特定任务优化让模型适配业务目前脉脉上有超过1000家企业发布大模型相关岗位人工智能岗平均月薪7.8w实习生日薪高达4000远超其他行业收入水平技术的稀缺性才是你「值钱」的关键具备AI能力的程序员比传统开发高出不止一截有的人早就转行AI方向拿到百万年薪AI浪潮正在重构程序员的核心竞争力现在入场仍是最佳时机我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁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】⭐️从大模型微调到AI Agent智能体搭建剖析AI技术的应用场景用实战经验落地AI技术。从GPT到最火的开源模型让你从容面对AI技术革新大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制提升任务准确性和效率。RAG应用开发深入理解检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG技术构建高效的知识检索与生成系统。应用于垂类场景如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等实现精准信息提取与内容生成。AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等。如果你也有以下诉求快速链接产品/业务团队参与前沿项目构建技术壁垒从竞争者中脱颖而出避开35岁裁员危险期顺利拿下高薪岗迭代技术水平延长未来20年的新职业发展……那这节课你一定要来听因为留给普通程序员的时间真的不多了立即扫码即可免费预约「AI技术原理 实战应用 职业发展」「大模型应用开发实战公开课」还有靠谱的内推机会直聘权益完课后赠送大模型应用案例集、AI商业落地白皮书