文章为普通人提供了学习大模型技术的系统路径，涵盖提示词工程、RAG技术、LangChain应用、模型微调、AI Agent开发及多模态学习等关键领域。详细介绍了各项技术的原理、实践方法和应用场景，对比了AI测试与传统测试的区别，强调了数据质量验证、模型评估等核心维度。通过Coze等工具的实践指导，帮助读者从零开始构建AI应用能力，是AI入门者的实用指南。

提示词工程

这个比较重要，如果提示词写得好，回答的问题的准确性会高很多，这个可以去找资料看，掌握几个模板，用deepseek和Kimi试试，很快就能上手。

RAG

大模型的训练需要准备大量数据集，这些数据虽广泛涉猎，但缺少细节，缺乏垂直领域和行业信息。
为了得到高质量的知识库，大多数RAG的流程分为以下几步：
（1）文件处理(内容清洗）
（2）上传文件
（3）分段
（4）向量化(嵌入模型，Embedding）
（5）保存向量数据
看起来RAG的过程似乎有点复杂，不过不用担心，有很多开源工具已经帮我们实现了这些功能，比如Cherry Studio、Dify。自己可以建本地知识库多尝试一下。

RAG与LangChain

如何让大模型精准适配特定领域需求、避免“一本正经地胡说八道”？检索增强生成（RAG）正是解决这一问题的核心技术，而LangChain则是实现RAG落地的高效工具。其提供了构建完整RAG系统所需的全部核心组件：
多格式文档加载器，支持各类文件类型的处理
文本分割器，用于将文档切分为可处理的数据块
向量存储系统，提供高效的内容索引功能
文本嵌入模型，实现文本到向量的转换
检索机制，用于查找相关信息
链式处理流程，协调整个系统的运行逻辑

凭借这些组件的整合，LangChain极大地简化了RAG系统的构建复杂度，使得即使对AI开发经验有限的开发者也能实现功能完备的RAG应用。
这样就使得大模型具有以下的功能：

1. 具有上下文感知能力
   将语言模型和资源上下文联系起来（提示说明, 少量的事例, 回复的内容等）。
2. 推理能力（reason）
   依靠语言模型进行推测（根据提供的上下文，回答或采取相应的操作）。

有了LangChain可，以将 LLM 模型与外部数据源进行连接

Models（LLM 调用）
⭕️支持多种模型接口，比如 OpenAI、Hugging Face、AzureOpenAI …

⭕️Fake LLM，用于测试缓存的支持，比如 in-mem（内存）、SQLite、Redis、SQL

⭕️用量记录

⭕️支持流模式（就是一个字一个字的返回，类似打字效果）

Prompts（Prompt管理）
支持各种自定义模板

Indexes（对索引的支持）
⭕️文档分割器

⭕️向量化

⭕️对接向量存储与搜索

Memory
Chains
⭕️LLMChain

⭕️各种工具Chain

⭕️LangChainHub

Agents
使用 LLMs 来确定采取哪些行动以及以何种顺序采取行动。操作可以是使用工具并观察其输出，也可以是返回给用户。如果使用得当，代理可以非常强大。

模型微调

[大模型]（如GPT、LLaMA等）通过海量数据预训练获得了强大的通用能力，但直接应用于垂直领域时往往存在”水土不服”的问题。例如医疗问答场景中，通用模型可能对专业术语理解模糊；金融[风控]场景下，模型对行业规则的把握不够精准。此时，通过**[Fine-tuning]**（微调）技术，可以在保持模型通用能力的基础上，针对性地优化特定任务表现。

微调的核心价值体现在三方面：

1. 性能提升

   在目标数据集上重新训练部分参数，使模型更贴合业务需求

2. 资源优化

   相比从头训练大模型，微调仅需少量数据和计算资源

3. 隐私保护

   企业可在本地数据上微调，避免敏感信息泄露

典型应用场景包括：

• 医疗：电子病历分析、影像报告生成
• 金融：合同条款解析、风险评估
• 教育：个性化学习路径规划
• 法律：文书自动生成、案例检索

Agent开发

AI Agent（智能体）是具备自主感知、决策与执行能力的软件实体，其核心特征在于环境交互性与目标导向性。与传统AI模型（如仅完成分类或生成的单一任务）不同，AI Agent通过感知-思考-行动的闭环，能够动态适应复杂环境并完成多步骤任务。

技术定位与演进

AI Agent的兴起源于对通用人工智能（AGI）的探索，其发展经历了三个阶段：

典型案例：某开源框架中，AI Agent通过模拟人类操作浏览器完成机票预订，其决策链包含“查询航班→比较价格→填写表单→验证支付”等12个步骤，展现了复杂任务分解能力。

AI Agent的技术架构解析

现代AI Agent通常由四大模块构成，形成感知-决策-执行的完整链路：

感知模块：环境信息的输入接口

• 多模态输入

  支持文本、图像、语音甚至传感器数据的混合输入。例如，工业巡检Agent可同时解析设备[日志]文本与摄像头图像。

• 实时处理能力

  通过流式处理框架（如Apache Flink）实现低延迟响应，某物流Agent在分拣场景中达到<200ms的决策延迟。

决策模块：核心智能的承载层

• 规划算法

• 层次化任务分解

  ：使用PDDL（规划领域定义语言）将复杂任务拆解为子目标，例如“准备会议”分解为“预订会议室→发送邀请→准备材料”。

• 蒙特卡洛树搜索（MCTS）

  在路径规划场景中，通过模拟数万种可能路径选择最优解。

• 大语言模型驱动

  利用LLM的上下文理解能力生成自然语言指令，某客服Agent通过微调LLM实现90%以上的意图识别准确率。

执行模块：动作的物理/数字实现

• API调用

  通过RESTful或gRPC接口控制外部系统，例如调用ERP系统创建订单。

• 模拟器集成

  在游戏AI开发中，Agent通过Unity或Unreal Engine的API与环境交互，某训练平台实现每日百万次模拟对战。

记忆模块：长期与短期记忆的协同

• 短期记忆

  使用向量数据库（如Chroma）[存储]当前会话的上下文，支持10万级token的实时检索。

• 长期记忆

  通过图数据库（如Neo4j）构建知识图谱，某金融Agent利用企业关系图谱识别潜在风险。

从0到1构建AI Agent的实践路径

技术选型与工具链

多模态

多模态学习（Multimodal Learning）是一种利用来自不同感官或交互方式的数据进行学习的方法，这些数据模态可能包括文本、图像、音频、视频等。多模态学习通过融合多种数据模态来训练模型，从而提高模型的感知与理解能力，实现跨模态的信息交互与融合。

OK，上面说了这么多概念，作为AI从业者，必须是要清楚它的定义和原理。 我们可以不需要去理解大模型本身的一些原理，如机器学习，深度学习。但是对大模型的应用的一些原理，我们还是要搞得明白的。

用大白话来理解上面这么多逻辑和术语：promp就好像一个人的耳朵和眼镜，对外界有感知能力（感知），获取到信息以后，需要记忆在大脑里（记忆），对一些问题，人需要思考（推理），然后做出一些决策（决策），做出一些行为（agent）, 比如回答问题，会回想，从大脑里回忆，就会要（检索）。
这样就能记住很多原理了。
自己可以用coze搭建一些智能体，也可以看一下别人怎么将智能体应用起来的。

作为一个测试者，如何来测试这种新兴行业的AI产品呢？
本文试图从基本概念、核心维度、实战案例等几个方面，掌握 AI 测试方法论。

AI 测试 vs 传统测试

• 传统软件测试关注确定性逻辑（输入 A→输出 B），而 AI 测试面对的是概率性结果（输入 A→可能输出 B 或 C）。
  传统测试就是指哪打哪，一板一眼。
  而AI测试就是，下条指令，返回一个结果，每次结果可能不同，要看哪个结果是最优解。
  因此，AI 测试更强调：
• 数据质量验证（训练数据是否具有代表性）
• 模型评估（准确率、召回率等）

AI 测试的核心挑战

• 非确定性输出：相同输入可能产生不同结果
• 数据依赖性：模型性能高度依赖训练数据
• 可解释性差：黑盒模型难以直观理解决策逻辑

AI 测试的核心维度

功能测试

• 基础功能验证：AI 是否能完成预期任务（如 OCR 识别、语音转文字）
• 边界条件测试：极端输入（模糊图片、嘈杂语音）下的表现
• 多模态测试：文本、图像、语音混合输入的兼容性

性能测试

• 推理速度：单次请求响应时间（如人脸识别<500ms）
• 吞吐量：高并发请求下的稳定性（如 1000QPS）
• 资源占用：CPU/GPU/内存消耗是否合理

数据质量测试

• 训练数据评估：是否存在偏差（如人脸识别数据集是否覆盖不同肤色）
• 数据预处理验证：特征工程是否正确（如文本分词、图像归一化）
• 数据漂移检测：生产数据分布是否偏离训练数据

模型评估

不同模型的表现是不一样的，主要表现在回答准确率以及召回率。

AI 测试实战案例

内容审核场景

测试目标：识别敏感内容

• 对抗测试（生成对抗样本，黑白名单词）
• 多语言测试（中文、英文、方言的识别能力）

智能客服

测试重点：

• 意图识别准确率（如“我要退款”能否正确分类）
• 多轮对话上下文理解（用户中途更换问题是否影响回答）

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

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。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

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。

以上全套大模型资料如何领取？