企业官网建设流程全解析

做计划的网站,网站备案黑名单,一个人的免费高清影院,产品 网站建设想做高阶AIGC应用、想成为LLM应用架构师#xff1f;这张图就是你通往高薪岗位的“技术地图”#xff01; 这张由 Shalini Goyal 绘制的LLM 应用开发架构图#xff0c;清晰拆解了从底层算力到用户界面的五大核心层#xff0c;帮你秒懂一个完整的AI应用是怎么跑起来的#…想做高阶AIGC应用、想成为LLM应用架构师这张图就是你通往高薪岗位的“技术地图”这张由 Shalini Goyal 绘制的LLM 应用开发架构图清晰拆解了从底层算力到用户界面的五大核心层帮你秒懂一个完整的AI应用是怎么跑起来的1️⃣ LLM应用的五层技术堆栈解析一个完整的 LLM 应用就像一个精密的五层大厦基础设施层 (The Bottom Bun)• 角色 提供应用运行的“地基”。• 内容 云托管AWS, GCP, Vercel、Serverless 函数Lambda, Supabase、CI/CD 部署、监控与日志、安全合规。• 关键 决定了你的应用能承载多大流量、运行多稳定。模型层 (The Core Intelligence)• 角色 应用的“大脑”提供核心智能。•内容 基础模型GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA、微调模型LoRA/SFT、模型部署API、模型选择与路由、Context Window 管理。• 关键 决定了你的应用能完成多复杂的任务以及成本效率。数据与集成层 (Smart Tools)• 角色赋予模型外部知识和动态行动力。• 内容RAG检索增强生成、向量数据库Pinecone, Chroma, Weaviate、Embedding 服务、APIs Webhooks、第三方集成、Tool Calling Plugin。• 关键 这是让模型**“不瞎说”、“有记忆”、“能做事”**的关键逻辑层 (The Application Brain)• 角色 连接智能与数据设计复杂工作流的“中枢神经”。• 内容 Prompt Engineering提示工程、内存与上下文处理、Function Calling函数调用、Multi-Step Agentic Workflows多步骤 Agent 流程。• 关键 LangChain, CrewAI, AutoGen 等框架就位于这一层它们是构建复杂 AI Agent 的核心武器。前端用户界面 (User-Facing Layer)• 角色 用户与 AI 交互的窗口。• 内容 Chat UI、嵌入式聊天机器人、语音激活界面、Slack/Discord Bots、Chrome 扩展。• 关键 决定了用户体验的友好度和应用的触达范围。2️⃣ 爆火工具箱 (Famous Chefs/Tools)如果你要动手这些顶流工具你必须掌握• OpenAI/Gemini/Claude 模型提供者智力源泉。• LangChain/CrewAI/LlamaIndex 逻辑与数据连接框架构建 Agent 流程。• Pinecone/Chroma 向量数据库实现 RAG 检索增强。• Vercel/Supabase 快速部署和后端服务。• Zapier/Make 集成工具和自动化。如何使用这张图无论你是想打造内部效率工具还是面向C端的AI产品对着这张图你就能清晰规划确定核心模型模型层。规划数据源与工具调用数据集成层。设计 Agent 工作流逻辑层。选择部署方案和前端形式基础设施和前端层。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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。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】