本文全方位拆解 LangChain 框架体系，从核心概念拆解到实战代码落地，覆盖模型 I/O 封装、多源数据连接、对话记忆系统、Agent 智能体与 Chain 链式架构等核心模块。通过可直接运行的代码案例，手把手教你用 LangChain 调用主流大模型、设计高复用 Prompt 模板、落地企业级 RAG 检索增强技术，并新增了 LangSmith 调试工具、国产模型适配技巧等实用内容。这份「收藏级」LangChain 进阶手册，能帮开发者快速打通大模型应用从开发到部署的全流程，高效构建生产级 AI 工程应用。

1、LangChain 介绍

LangChain 是 2022 年 10 月底由哈佛大学开发者 Harrison Chase 发起的开源框架，核心定位是降低大语言模型（LLM）应用开发门槛，让开发者无需从零搭建整套流程，就能快速构建由大模型驱动的各类应用。不同于单纯调用大模型 API，LangChain 的核心价值在于 “连接”—— 把大模型与外部工具、数据、记忆系统串联成可复用的 “链路”，这也是其命名的由来：“Lang” 代表大语言模型，“Chain” 代表组件间的链式协作，最终实现 AI 工程化落地。

1.1 什么是 AI 工程

🎯目标： 待解决的特定 AI 用户需求。如内容创作、智能问答、文档摘要、图像识别等等。

🙋‍♂️人： 实施 AI 工程的具体角色。可以是程序员，或者 AI 应用的研发团队、创业公司。

🔬科学 | 技术： 显然是大模型与相关工具服务，以及其后的计算科学理论。

📜实体： 已有的文档、知识库、业务数据等生产材料。

🛠️产品： 能满足目标需求的具体产品。如聊天机器人、内容生成工具等。

因此，LangChain 的设计就是希望构建通用的 AI 工程框架，即：

1. 【目标 | 产品】
   LangChain的设计目标是什么，能解决哪些AI工程问题？
2. 【人】
   LangChain的编程接口如何定义，才能提升AI工程师的研发效率？
3. 【实体 | 科学 | 技术】
   LangChain的核心组件如何抽象，以提升框架的扩展能力？

最终，LangChain 的核心设计思路如下：

1. 作为AI工程框架，LangChain实际是对 LLM 能力的扩展和补充。如果把 LLM 比作人的大脑，LangChain 则是人的躯干和四肢，协助 LLM 完成“思考”之外的“脏活累活”。它的能力边界只取决于LLM 的智力水平和LangChain 能提供的工具集的丰富程度。
2. LangChain提供了LCEL（LangChain Expression Language）声明式编程语言，降低AI工程师的研发成本。
3. LangChain提供了Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents六大核心抽象，用于构建复杂的AI应用，同时保持了良好的扩展能力。

1.2 LangChain 的主要特点

1.模型集成：LangChain 支持多种语言模型，包括大型模型如 GPT-3，以及自定义模型。

2.工具连接：LangChain 可以连接到各种工具和API，使得模型能够利用外部资源来增强其回答的准确性和实用性。

3.记忆功能：LangChain 允许应用程序存储和检索对话历史，从而在对话中保持上下文连续性。

4.模块化设计：LangChain 的设计是模块化的，使得开发者可以根据需要轻松地添加或替换组件。

5.多语言支持：LangChain 支持多种编程语言，使得开发者可以使用他们熟悉的语言来构建应用程序。

LangChain 的目标是通过提供一个灵活的框架，使得开发者能够快速构建和迭代语言模型驱动的应用程序，从而推动语言模型的创新和应用。

它使得应用程序能够：

• 具有上下文感知能力：将语言模型连接到上下文来源（提示指令，少量的示例，需要回应的内容等）
• 具有推理能力：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文如何回答，采取什么行动等）

1.3 组成部分

• LangChain 库：Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合成链和代理，以及现成的链和代理的实现。
• LangChain 模板：一系列易于部署的参考架构，用于各种任务。
• LangServe：一个用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。
• LangSmith：一个开发者平台，让你可以调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链，并且与 LangChain 无缝集成。

1.4 简化的应用程序生命周期

• 开发：在 LangChain/LangChain.js 中编写你的应用程序。使用模板作为参考，快速开始。
• 生产化：使用 LangSmith 来检查、测试和监控你的链，这样你可以不断改进并有信心地部署。
• 部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。

2、LangChain 库

2.1 LangChain 包的主要价值

1. 组件：用于处理语言模型的可组合工具和集成。无论你是否使用 LangChain 框架的其余部分，组件都是模块化的，易于使用
2. 现成的链：用于完成高级任务的组件的内置组合

现成的链使得开始变得容易。组件使得定制现有链和构建新链变得容易。

2.2 LangChain 的核心组件

• langchain-core：基础抽象和 LangChain 表达式语言。
• langchain-community：第三方集成。
• langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。

2.2.1 模型 I/O 封装

• LLMs（大语言模型）

这些模型是LangChain积木盒中的基础积木。如同用乐高搭建房屋的地基，LLMs为构建复杂的语言理解和生成任务提供了坚实的基础。

• Chat Models（聊天模型）

一般基于 LLMs，但按对话结构重新封装。这些模型就像是为你的乐高小人制作对话能力。它们能够让应用程序进行流畅的对话，好比是给你的乐高积木人注入了会说话的灵魂。

• PromptTemple（提示词模板）

想象一下，你正在给乐高小人编写剧本，告诉他们在不同场景下应该说什么。Prompt Templates就是这些剧本，它们指导模型如何回答问题或者生成文本。

• OutputParser：解析输出

2.2.2 数据连接封装

• Index（索引）

LangChain通过Indexs索引允许文档结构化，让LLM更直接、更有效地与文档互动。

• Document Loaders（文档加载器）

各种格式文件的加载器

• Document Transformers

对文档的常用操作，如：split, filter, translate, extract metadata, etc

• Text Embedding Models（文本嵌入模型）

如果说其他模型让积木能够理解和生成文本，文本嵌入模型则提供了理解文本深度含义的能力。它们就像是一种特殊的积木块，可以帮助其他积木更好地理解每个块应该放在哪里。

• Verctor Stores（面向检索的向量存储）

这些是一种特殊的存储设施，帮助你的乐高模型记住文本的数学表示（向量）。这就像是让积木块记住它们在整个结构中的位置。

• Retrievers（检索器）

想象一下你需要从一堆积木中找到一个特定的小部件。Retrievers能够快速在向量存储中检索和提取信息，就像是乐高世界里的搜索引擎。

2.2.3 Memory（记忆，对话的连贯性）

• 这里不是物理内存，从文本的角度，可以理解为“上文”、“历史记录”或者说“记忆力”的管理
• Chat Message History（聊天消息历史）

最常见的一种对话内容中的Memory类，这就好比是在你的乐高角色之间建立了一个记忆网络，使它们能够记住过去的对话，这样每次交流都能在之前的基础上继续，使得智能积木人能够在每次对话中保持连贯性。

2.2.4 架构封装（Agent & Chain）

2.2.4.1 Chain

• 分类：Chain

  、LLM Chain、Index-related Chains

• 概念： 实现一个功能或者一系列顺序功能组合，Chain 模块整合了大型语言模型、向量数据库、记忆系统及提示，通过Agents的能力拓展至各种工具，形成一个能够互相合作的独立模块网络。它不仅比大模型API更加高效，还增强了模型的各种应用，诸如问答、摘要编写、表格分析和代码理解等。

Chain是连接不同智能积木块的基本方式，而LLM Chain是最简单的 LLM+Prompts 的一种chain，专门用于链接语言模型。Index-related Chains 则将索引功能集成进来，确保信息的高效流动。

2.2.4.2 Agent（智能体）浅识

• 根据用户输入，自动规划执行步骤，自动选择每步需要的工具，最终完成用户指定的功能。
• 在LangChain的世界里，Agent是一个智能代理，它的任务是听取你的需求（用户输入）和分析当前的情境（应用场景），然后从它的工具箱（一系列可用工具）中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是 LangChain 提供的各种积木，比如 Models、Prompts、Indexes 等。

关于 Agent 智能体详细教程，请看下节课《3-4-7 Agent 智能体》

如下图所示，Agent接受一个任务，使用LLM（大型语言模型）作为它的“大脑”或“思考工具”，通过这个大脑来决定为了达成目标需要执行什么操作。它就像是一个有战略眼光的指挥官，不仅知道战场上的每个小队能做什么，还能指挥它们完成更复杂的任务。

LangChain 中 Agent 组件的架构图如下，本质上也是基于 Chain 实现，但是它是一种特殊的 Chain，这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程，它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用LLM进行决策，选择一系列要执行的动作，并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Toolkits 中的一组特定工具，用户可以设计特定用例的应用。

》》观察（Observation）

在这个阶段，代理通过其输入接口接收外部的触发，比如用户的提问或系统发出的请求。代理对这些输入进行解析，提取关键信息作为处理的基础。观察结果通常包括用户的原始输入或预处理后的数据。

》》思考（Thought）

在思考阶段，代理使用预先设定的规则、知识库或者利用机器学习模型来分析观察到的信息。这个阶段的目的是确定如何响应观察到的情况。代理可能会评估不同的行动方案，预测它们的结果，并选择最合适的答案或行为。

在 LangChain 中，这个过程可能涉及以下几个子步骤：

1.理解用户意图： 使用NLP（自然语言处理）技术来理解用户的问题是什么。

2.推断所需工具： 确定哪个工具（或工具组合）能解决用户的问题。

3.提取参数： 提取所需工具运行的必要参数。这可能涉及文本解析、关键信息提取和验证等过程。

》》行动（Action）

根据思考阶段的结果，代理将执行特定的行动。行动可能是提供答案、执行任务、调用工具或者与用户进行进一步的交云。

在LangChain代理中，这通常涉及以下几个子步骤：

1.参数填充： 将思考阶段提取的参数填入对应的工具函数中。

2.工具执行： 运行工具，并获取执行结果。这可能是查询数据库、运行算法、调用API等。

3.响应生成： 根据工具的执行结果构建代理的响应。响应可以是纯文本消息、数据、图像或其他格式。

4.输出： 将生成的响应输出给用户或系统。

2.2.4.3 Agent推理方式：AgentType

代理类型决定了代理如何使用工具、处理输入以及与用户进行交互，就像给机器人挑选不同的大脑一样，我们有很多种"智能代理"可以根据需要来选择。有的代理是为聊天模型（接收消息，输出消息）设计的，可以支持聊天历史；有的代理更适合单一任务，是为大语言模型（接收字符串，输出字符串）而设计的。而且，这些代理的能力也不尽相同：有的能记住你之前的对话（支持聊天历史），有的能同时处理多个问题（支持并行函数调用），也有的只能专心做一件事（适用于单一任务）。此外，有些代理需要我们提供一些额外信息才能更好地工作（所需模型参数），而有些则可以直接上手，不需要额外的东西。所以，根据你的需求和你所使用的模型，你可以选择最合适的代理来帮你完成任务，常见的代理类型如下：

2.2.4.4 Agent与Chain的关系

如果说 Chain 是 LangChain 中的基础连接方式，那么 Agent 就是更高阶的版本，它不仅可以绑定模板和 LLM，还能够根据具体情况添加或调整使用的工具。简单来说，如果 Chain 是一条直线，那么 Agent就是能够在多个路口根据交通情况灵活选择路线的专业司机。

2.2.5 Callbacks

3、编程：手撕 LangChain

🎯 代码能力要求：中高，AI/数学基础要求：无

1. 有编程基础的同学

• 关注设计思路，实现细节

2. 没有编程基础的同学

• 尽量理解 SDK 的概念和价值，尝试体会使用 SDK 前后的差别与意义

3.1 模型 API：LLM vs ChatModel

🎯关于代理地址与 api_key

如下演示中，我手动设置了代理地址 base_url 以及 api_key。这是我搭建的一个企业中转地址，支持 OpenAI、Deepseek、Claude、gemini、midjourney、文心一言、通义千问等众多模型，使用方便、稳定、价美。如果大家有需要可以私信我获取【LHYYH0001】

🎯准备工作

• 先将 .env.templet 文件重命名为 .env 后配置你的 url 以及 key 即可。
• 你也可以直接创建 .env 然后配置：TONGYI_KEY、OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL

pip install --upgrade langchain
pip install --upgrade langchain-openai
pip install --upgrade langchain-community
● 安装 doenv
○ pip install dotenv
○ 如果上面命令报错，请尝试：pip install python-dotenv
● 引入模块
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())

3.1.1 LangChain 调用 OpenAI Chat 接口

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 在 .env 文件中配置你的 url 以及 key 即可
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o",
temperature=0,
max_tokens=None,
timeout=None,
max_retries=2,
api_key=api_key,
base_url=base_url)
response = llm.invoke("你是谁")
# 我是一个由OpenAI开发的人工智能助手，旨在帮助回答问题、提供信息和协助完成各种任务。你可以问我任何问题，我会尽力提供有用的回答。有什么我可以帮你的吗？
print(response.content)

3.1.2 多轮对话 session 封装

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 在 .env 文件中配置你的 url 以及 key 即可
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o",
temperature=0,
max_tokens=None,
timeout=None,
max_retries=2,
api_key=api_key,
base_url=base_url)
from langchain.schema import (
AIMessage,  # 等价于OpenAI接口中的assistant role
HumanMessage,  # 等价于OpenAI接口中的user role
SystemMessage  # 等价于OpenAI接口中的system role
)
messages = [
SystemMessage(content="你是AGIClass的课程助理。"),
HumanMessage(content="我是学员，我叫王卓然。"),
AIMessage(content="欢迎！"),
HumanMessage(content="我是谁")
]
ret = llm.invoke(messages)
print(ret.content)

3.1.3 LangChain 调用国产文心一言模型

🎯 其它模型分装在 langchain_community 底包中

📌 如下是文心一言与通义千问的调用示例

# 其它模型分装在 langchain_community 底包中
from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.messages import HumanMessage
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
ERNIE_CLIENT_ID={你的ERNIE_CLIENT_ID}
ERNIE_CLIENT_SECRET={你的ERNIE_CLIENT_SECRET}
llm = QianfanChatEndpoint(
qianfan_ak=ERNIE_CLIENT_ID,
qianfan_sk=ERNIE_CLIENT_SECRET
)
messages = [
HumanMessage(content="介绍一下你自己")
]
ret = llm.invoke(messages)
print(ret.content)

LangChain 中不支持企业转发，需要使用通义千问官方的 key

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 其它模型分装在 langchain_community 底包中
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
# LangChain 中不支持企业转发，需要使用通义千问官方的 key
TONGYI_KEY = os.getenv('TONGYI_KEY')
tongyi_chat = ChatTongyi(
api_key=TONGYI_KEY
)
messages = [
("system", "你是「AI大模型全栈通识课」的课程助理。你叫AGI舰长。微信号：LHYYH0001"),
("human", "你是谁？"),
]
ai_msg = tongyi_chat.invoke(messages)
print(ai_msg.content)

3.2 Prompt 模版封装

🎯划重点： 把Prompt模板看作带有参数的函数

如下代码我拆成了三段，开源课件源码中对应的是 langchain_002.py

3.2.1 PromptTemplate 可以在模板中自定义变量

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
############################# 1、PromptTemplate 模版 #############################
# 1.1 模版的原理
template = PromptTemplate.from_template("给我讲个关于{subject}的笑话")
print("===Template===")
print(template)
print("===Prompt===")
print(template.format(subject='小明'))
#  1.2 调用大模型
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)
# 通过 Prompt 调用 LLM
ret = llm.invoke(template.format(subject='小明'))
# 打印输出
print("===调用大模型效果===")
print(ret.content)

效果

3.2.2 ChatPromptTemplate 用模板表示的对话上下文

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
############################# 2、ChatPromptTemplate 用模板表示的对话上下文 #############################
from langchain.prompts import (
ChatPromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
HumanMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
)
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)
template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
SystemMessagePromptTemplate.from_template(
"你是{product}的客服助手。你的名字叫{name}"),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{query}"),
]
)
llm = ChatOpenAI()
prompt = template.format_messages(
product="AI大模型全栈通识课",
name="AGI舰长",
query="你是谁"
)
print("\n\n =======对话上下文 prompt=======\n", prompt)
ret = llm.invoke(prompt)
print(ret.content)

效果

3.2.3 MessagesPlaceholder 把多轮对话变成模板

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
############################# 2、ChatPromptTemplate 用模板表示的对话上下文 #############################
from langchain.prompts import (
ChatPromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
HumanMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
)
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)
############################# 2、MessagesPlaceholder 把多轮对话变成模板 #############################
# 3.1 模版设定
human_prompt = "将你的回答翻译成 {language}."
human_message_template = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_prompt)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[MessagesPlaceholder("history"), human_message_template]
)
# 3.2 模版转换
human_message = HumanMessage(content="Who is Elon Musk?")
ai_message = AIMessage(
content="Elon Musk is a billionaire entrepreneur, inventor, and industrial designer"
)
messages = chat_prompt.format_prompt(
# 对 "history" 和 "language" 赋值
history=[human_message, ai_message], language="中文"
)
print('\n\n模版转换后的 prompt ===\n', messages.to_messages())
# 3.3 请求大模型
result = llm.invoke(messages)
print('大模型返回结果 =====\n', result.content)

效果

3.2.4 从文件加载 Prompt 模板

• 本地新建一个文件 本地文件.txt，内容如下

AI大模型全栈通识教程-适宜人群
🎓 学历要求：高中及以上学历
👍 偷偷的努力，然后惊艳所有人！
🎓 做懂业务，懂开发，懂AI；会使用，会微调，会绘画的三懂三会人才，成为中国第一批AI大模型全栈工程师
🙋 专业人士，可以不学； 小白/基础薄弱的，建议都来学！
● 中年职场人：职业发展陷入瓶颈，降薪、裁员，渴望破局
● 初入职场人：找工作困难，渴望挑战高薪，提升职场竞争力
● 家庭主妇/宝妈/失业人群：时间充裕，寻求简单的副业机会
● 企业家：有公司，人力成本高，产出低，需要降本增效
● 青少年：培养青少年 AI 兴趣与创造力，树立良好启蒙
作者：AGI舰长
教程介绍：https://www.yuque.com/lhyyh/agi/introduce

• 代码执行

############################# 3、从文件加载 Prompt 模板 #############################
template = PromptTemplate.from_file("本地文件.txt")
print("\n\n===Template===")
print(template)
print("===Prompt===")
print(template.format(topic='AI大模型全栈通识教程-适宜人群'))

• 效果

3.3 RAG必用技术：文档处理向量检索

3.3.1 文档加载器 Document Loaders

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.document_loaders import PyMuPDFLoader
############################# 1、PromptTemplate 模版 #############################
#  1.2 调用大模型
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)
# pip install fitz pymupdf
loader = PyMuPDFLoader("AI大模型全栈通识课介绍.pdf")
pages = loader.load_and_split()
print(pages[0].page_content)

3.3.2 文档处理器 TextSplitter

🎯类似 LlamaIndex，LangChain 也提供了丰富的文档处理工具：

• DocumentLoaders：

  https://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/#document-loaders

• Text Splitters：

  https://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/#text-splitters

pip install --upgrade langchain-text-splitters

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 初始化RecursiveCharacterTextSplitter文本分隔器
# 设置分隔器的参数，用于控制文本分割的行为
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
# 每个文本块的最大大小为200个字符
chunk_size=200,
# 文本块之间的重叠大小为100个字符，确保上下文的连贯性
chunk_overlap=100,
# 使用len函数计算文本长度
length_function=len,
# 在每个文本块的开始位置添加索引，便于后续处理时定位信息源
add_start_index=True,
)
paragraphs = text_splitter.create_documents([pages[0].page_content])
for para in paragraphs:
print(para.page_content)
print('-------')

3.3.3 向量数据库与向量检索

• 更多的三方检索组件链接参考
  https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/vectorstores/

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.document_loaders import PyMuPDFLoader
# 加载文档
loader = PyMuPDFLoader("AI大模型全栈通识课介绍.pdf")
pages = loader.load_and_split()
# 文档切分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=300,
chunk_overlap=100,
length_function=len,
add_start_index=True,
)
texts = text_splitter.create_documents(
[page.page_content for page in pages[:4]]
)
# 灌库
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
db = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
# 检索 top-3 结果
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
docs = retriever.invoke("llama2有多少参数")
for doc in docs:
print(doc.page_content)
print("----")

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
• ✅ 2026 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？