news 2026/7/1 21:56:40

AI大模型应用工程化技术架构全解析:20张图带你从小白到专家,全面了解!

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张小明

前端开发工程师

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AI大模型应用工程化技术架构全解析:20张图带你从小白到专家,全面了解!

简介

本文通过20张图全面剖析AI大模型应用工程化技术架构,涵盖AI智能体工程、RAG技术、多智能体设计模式等核心内容。文章提供了系统化学习路径:初阶应用(10天)、高阶应用(30天)、模型训练(30天)和商业闭环(20天),帮助读者从入门到精通AI大模型技术,并提供免费学习资源,助力开发者掌握AI技术提升竞争力。

下文我们详细剖析之。

一、20张图剖析 AI 应用工程化技术

1、AI 智能体 90% 工程优化工作,10% AI 技术

2、RAG 和 Agentic RAG 对比

3、RAG 和 Agent 和 AI 和 ML 和 DL 和 GenAI 全面对比

4、多 AI 智能体设计模式

5、AI 智能体评估框架

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6、AI 智能体主要协议比较

7、AI 智能体9个主流设计模式

8、AI Agent 和 LLM Workflow 和 RPA 和 Agentic AI 对比

9、2025年 AI 智能体趋势

10、AI 智能体使用的8类大语言模型类型

11、真伪 AI 智能体架构比较

12、Agentic RAG 技术栈

13、AI 智能体系统分解

14、AI 智能体开发的6个步骤

15、你应该知道的 AI 智能体的20个专业术语

16、MCP 和 A2A 工作流

17、RPA 和 AI 智能体的区别

18、AI 智能体记忆系统蓝图

19、9 种 RAG 架构设计

20、提示词工程和上下文工程

二、如何学习AI大模型?

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览,小伙伴们记得点个收藏!


第一阶段:从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段:在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段:大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段:大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段:大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段:以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段:以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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