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在人工智能的浪潮之巅,大型语言模型(LLM)如同新纪元的"蒸汽机",正重塑着整个世界。我们惊叹于ChatGPT的对答如流,震撼于Sora视频的以假乱真,但大多数人止步于"使用者"的身份。那层看似高深莫测的技术壁垒,是否真的难以逾越?
答案是否定的。"AI大模型全栈工程师"并非遥不可及的桂冠,它始于一场为期三天的"破壁"之旅。这并非让你在72小时内成为专家,而是旨在打通从基础认知到工程化实践的第一公里,为你点亮前路的灯塔。
第一天:奠基与破壁——理解"为什么"与"是什么"
第一天的任务,是完成从"魔法"到"科学"的认知转变。
核心思想转变:从"调用API"到"构建应用"
我们首先要明白,作为工程师,核心价值不在于从头训练一个千亿参数的模型(那是AI研究员的工作),而在于如何利用现有的强大模型作为基石,去解决真实世界的问题。这就像你不是去发电,而是要学会如何利用电能来制造电器。今天,我们将大模型视为一个具有通用智慧的"大脑",我们的工作是为这个大脑设计肢体、感官和赖以生存的环境。
理解技术栈分层:
模型层: 了解主流模型(如GPT系列、Llama、文心一言等)及其特点。关键是要理解"提示词"是与模型交互的核心语言。
应用框架层: 认识到有像 LangChain、LlamaIndex 这样的强大框架存在。它们如同"脚手架",将调用模型、处理数据、管理记忆等复杂任务模块化,让我们能像搭积木一样构建应用。
开发与工具层: 熟悉必要的开发环境(如Python、Jupyter Notebook)和基础工具,知道去哪里寻找文档和支持。
第一性原理: 一切复杂应用都始于一个最简单的"提示词"。第一天的终点,是深刻理解:精准的提示,是驱动模型高效工作的第一性原理。
第二天:连接与创造——设计"做什么"与"怎么做"
当认知的壁垒被打破,第二天我们开始动手连接世界,赋予模型"行动"的能力。
从静态到动态:为模型注入"记忆"与"知识"
一个只会回答通用问题的模型用处有限。真正的力量在于让它成为你专属的领域专家。这需要通过"检索增强生成"(RAG)技术来实现。简单来说,就是让模型能够从你提供的专属数据(公司文档、个人笔记、数据库)中查找相关信息,并基于这些信息生成精准的答案。这就像为模型配备了一个私人图书馆,让它回答问题时可以"引经据典"。
从对话到行动:为模型装上"手脚"
模型不仅能说,还能做。通过"函数调用"或"工具调用"的能力,我们可以让大模型在对话中,根据你的指令,自主决定去调用一个外部工具。例如,用户说"今天天气怎么样?",模型可以自动调用天气查询API,获取实时数据后再回复你。这让AI应用能够真正融入现有的软件生态系统,发送邮件、查询数据库、控制智能家居......可能性无限。
工程化思维的萌芽: 在这一天,你需要开始思考:我的应用流程是怎样的?如何分解任务?如何处理异常?这不再是单次的对话,而是设计一个可靠的、可重复的工作流。
第三天:整合与远航——规划"如何更好"与"去向何方"
第三天,我们从单点技术迈向系统工程,思考如何让AI应用变得健壮、可靠并面向未来。
构建AI智能体:
将前两天的能力——推理、检索、工具调用——组合起来,你就创造了一个初级的"AI智能体"。它不再是被动响应,而是可以接受一个高级目标(例如,"为我策划一个周末北京古建筑游览方案"),然后自主地分解任务、搜索信息、调用工具、整合结果,最终交付一个完整的方案。这是AI应用形态的终极方向之一。
工程化与优化:
提示词工程: 从随心所欲的提问,演进到为关键任务设计标准化、可复用的提示词模板。
评估与迭代: 如何判断模型输出的好坏?建立评估体系,通过A/B测试等方式持续优化你的应用。
成本与性能: 开始关注令牌消耗、响应延迟和吞吐量,这是应用能否大规模推广的关键。
规划你的第一公里:
三天的旅程结束,你手中已经拥有了地图和罗盘。接下来,选择一个你感兴趣或有痛点的微小场景——或许是一个智能周报生成器,一个基于知识库的问答机器人,或是一个自动化的数据整理工具——用这三天学到的方法论和技术栈,亲手实现它。
结语
这"三天的第一公里",其价值不在于掌握了多少命令,而在于完成了一次关键的思维切换。你不再将大模型视为一个黑盒魔术,而是看作一个强大的、可编程的组件。你明白了构建AI应用的核心,是工程思维、架构设计和对人性的洞察,而不仅仅是算法本身。
这条路已然铺开,工具就在手边。现在,是时候迈出你的第一步,从一个AI时代的见证者,转变为它的创造者。你的全栈工程师之旅,就此启航。
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