百万年薪AI大模型学习路径V3.0.pdf

文章详细介绍了学习AI大模型的路径，具体分为几个部分。强调了学习AI和大语言模型LLM的基础理解，包括机器学习和神经网络模型的基础知识，例如CNN、RNN、Transformer和BERT。还重点讲解了AI领域的基础概念，如AI、自然语言处理、自然语言理解、自然语言生成等。 接着，详细讲解了使用OpenAI API开发聊天机器人，包括如何理解API参数和计费，掌握不同API调用方法，例如max_tokens、temperature、top_p等参数详解。这部分内容还涉及如何在Python环境中调用OpenAI API，并演示了如何使用Postman工具进行Rest API调用。 此外，学习路径还包括了如何开发支持图片等多模态输入的AI Chatbot应用，并优化代码结构以提高开发效率。具体介绍了如何使用Streamlit开发Web UI，以及如何在应用中支持图片输入，实现带会话长度管理的控制台循环聊天。 在Prompt Engineering方面，文章强调了设计高效Prompt的重要性，并深入介绍了Prompt的结构化输出应用，如数据、代码、函数、分类、创意、生成、汇总等。还讲解了提示词工程的最佳实践，例如Zero-shot、Few-shot、CoT、ReAct、Reflexion、Prompt Chaining等策略。 文章还涉及到了使用LangChain框架的高级应用，比如如何构建具有记忆功能的Chatbot，以及如何使用LangChain工具和Agent进行数据处理、任务管理、插件使用等。这部分内容还包含了如何使用Embedding模型和向量数据库进行高效信息检索，并详细介绍了向量数据库的种类和相似性搜索方法。 最后一部分则聚焦于RAG工作机制的理解和应用。 整体来看，该学习路径为有志于在AI大模型领域发展的学习者提供了从基础知识到高级应用的全面指南，涵盖了必要的概念、工具和实践技能。通过本路径的学习，学习者将能够掌握使用现代AI大模型的技能，并能设计、开发和优化多种AI应用。