AI 大模型开发涵盖从基础架构到企业级应用的完整技术栈。核心包括掌握 Transformer 内核、API 调用、LangChain 框架及向量数据库。进阶需理解 AI Agent 组件、缓存优化与算力评估。构建私有模型涉及 RAG 检索增强与大模型微调。深入层面包含预训练技术与 LLMOps 运维治理。掌握这十二项技能有助于开发高性能 AGI 应用，满足企业对 AI 人才的需求，实现从入门到专家的技术跨越。
AI 大模型技术经过快速发展，对 IT 从业者而言蕴含着大量技术机会。本文梳理 AI 大模型开发技术的修炼之道，提供一套系统的学习路径，助力开发者掌握核心技能。
了解 Transformer 神经网络架构，理解 LLM 如何预测下一个 token、涌现现象的产生机制、幻觉问题的避免方法、在线推理性能优化及模型选型策略。
详细了解 LLM 的能力边界，掌握提供的功能模块、API 接口及其具体用法，从而能够开发基于大模型的基础应用程序。
了解主流开发框架（如 LangChain）的技术原理、选型标准及功能特性，利用框架快速构建大模型应用程序。
掌握向量数据库的基础架构、选型、索引建立、查询接口及性能优化，负责应用程序的数据存储与管理。
掌握 AI 编程框架的技术架构原型、产品选型及灵活应用，快速提升编码效率与学习能力。
学会以上五步，即可开发 AGI 时代的新应用程序。若追求高性能、健壮性及丰富功能，需继续深入学习以下知识。
AI Agent 是 AGI 时代的应用形态。掌握其五大技术组件（LLM、Planning、Memory、Tools Use、Action）、开发框架（LangChain）及 Function Calling 函数调用。
针对 LLM 推理成本高、速度慢的问题，掌握缓存匹配方法、计算原理、GPTCache 实现及命中率提升策略，降低推理成本并提升速度。
掌握业界主流算力产品、算力评估计算方法及选型策略，为大模型及上层应用提供合适的资源支持。
通过以上三步，可构建企业级 AI Agent 应用，包括增量新应用（如业务助手）或与存量业务结合（如智能客服、搜索、推荐等），并能对运行资源做出量化评估。
掌握知识库向量化构建技术、基于向量数据库的检索技术及基于 Prompt 的大模型增强技术，作为 LLM 能力增强的方式。
掌握微调常用算法、算法选型、高效 PEFT 框架、数据工程技术及训练策略，实现 LLM 能力的另一种增强。
学会以上两步，即可构建企业级私有专用大模型。
虽涉及资金壁垒，但值得学习预训练数据获取、数据工程、策略设计及分布式并行技术。
在 MLOps 基础上，覆盖大模型及应用开发、调试、测试、部署、调优、运维治理全流程。掌握数据工具、模型工具、部署工具及迭代工具。
通过以上十二个步骤的学习，可深度应用 LLM 大模型技术，高效开发 AGI 时代企业级新应用程序。
AI 大模型知识图谱包含 12 项核心技能：大模型内核架构、大模型开发 API、开发框架、向量数据库、AI 编程、AI Agent、缓存、算力、RAG、大模型微调、大模型预训练、LLMOps。
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