本文阐述AI时代程序员依然有广阔发展空间，重点介绍了普通程序员如何学习大模型应用开发。内容涵盖大模型基础知识、提示工程、OpenAI API与LangChain框架应用、RAG与Agent技术实现，以及开源模型选择与微调等核心技能。通过系统学习这些知识，程序员能够将大模型能力融入现有项目开发，抓住AI时代机遇。
一、AI 时代，程序员依然有用
ChatGPT 在 2022 年底横空出世，不管你是否做好了准备，人类一下子被拉进了 AI 时代，各种大模型此起彼伏，各种 AI 应用也如雨后春笋般不断涌现。像 LLM、GPT 这样拗口的技术词汇也已经变得耳熟能详。人人都知道，AI 时代来了，各种新机会就在眼前。
然而，身为一个普通的程序员，你一定会心生疑问，我不是专业的 AI 程序员，工作上也只是普通的业务开发，根本看不到使用大模型的机会，更何况 AI 算法动不动就是最新的论文，我也没有很强的学术功底，我知道 AI 很重要，但我究竟该如何跟上这时代的步伐呢？
虽然 AI 时代是构建在许多顶尖的 AI 算法基础之上，但是，并非所有 AI 相关的工作都需要极强的 AI 算法功底。整个社会要真正进入 AI 时代，这些顶尖的算法和优秀的模型必须和我们的现实生活结合起来，这里有大量工程性的工作需要完成，而这恰恰是我们这些普通程序员的强项。
这个世界需要的不全是打造全新的 AI 应用，AI 进入我们日常工作的方式，更有可能的是，给既有的项目开发一个新的功能，而这个功能就是利用 AI 的某些能力来完成的。或早或晚，我们都会开发一些与 AI 相关的内容，只不过，名头并非是开发一个 AI 应用。所以，我们需要做的就是，打好相关的基础。一旦有机会与 AI 打交道，我们就能轻松上手。
当真正接触了 AI 应用开发，你就会发现，我们完全可以把别人构建好的应用当做基础设施来用，站在这个角度上看，这同我们使用 API 构建应用没有本质区别。不过，与我们简单地调用 API 传入参数不同，基于大模型的 AI 应用开发需要我们有不同的编程模式，而这正是我们要在这门课里学习的。
二、基于大模型的 AI 应用开发
2.1、前提
传统的应用开发和 AI 应用开发之间有什么差别呢？如果说传统的应用开发是程序员把执行规则一条条写在代码里，那么基于大模型的 AI 应用开发最大的差异就是，有些执行规则是由模型替我们判定的。
例如：如果用户的意图是让我们生成一张图片，传统的做法就是有一个按钮，点击它之后，程序来根据某些条件生成图片，而在 AI 应用中，用户只需要在对话框输入“我想要一个梵高风格的孙悟空”。至于怎么判断需要生成图片，以及根据什么条件生成图片，则是由模型判定的。
你看到了，我们会把一部分工作交给模型，作为应用的编写者，我们很擅长把规则编写进代码，但什么规则可以由模型判定，则是我们作为普通程序员需要补充的知识。
2.2、如何构建基于大模型的 AI 应用所需知道的知识
2.2.1、第一部分：大模型基础
在这个部分，我会介绍大模型的基本情况，毕竟它是支撑我们应用开发的基础，但我们主要是站在应用开发的角度，并不会过多地深入。有了对大模型的基本了解之后，我们就来学习如何编写提示词。这部分内容，我会从普通用户的角度开始介绍，即便你不从事 AI 应用开发，这部分内容在你日常使用 AI 的时候，也会对你有所帮助。然后，我会介绍一些挖掘大模型能力的技巧，也就是提示工程。
2.2.2、第二部分：应用开发
应用开发部分是核心，主要会站在应用开发者的角度，介绍两个我们会用到的 API：Open AI 的 API 和 LangChain。
无论你是否喜欢，OpenAI 凭借先发优势，已经成为了行业中的翘楚，其 API 也是许多后来者学习的目标，所以，一旦理解了 Open AI API，再去看其它模型提供的 API，也就很容易理解了。至于 LangChain，它提供给我们一套编程框架，更重要的是，它还为我们提供了很多应用模板。无论你的应用是否基于 LangChain 构建，LangChain 都是一个值得学习的东西。
如果稍微了解一些 LangChain，你可能会知道，LangChain 经历过一次很大的版本变动，我尽量按照新的风格去写的代码，所以，这个部分也可以看作一个 LangChain 的课中课。
有了 OpenAI API 和 LangChain 作为基础，我们就可以开启应用构建之旅了。我们会借助 LangChain 介绍一些常见的 AI 应用如何开发，重点会介绍两种常见的应用类型：RAG 和 Agent。RAG（Retrieval-augmented generation，检索增强生成）帮助模型扩展了自己的知识面，了解更多它在训练时还不知道的东西，而 Agent 则可以扩展模型能力的边界，比如，让它去做超越语言的事情。
如果说不同的应用类型是在帮助你补充欠缺的知识，那么在后一部分，我会讲到一些工程实践帮你提前规避一些问题，我会谈到如何实现记忆（让大模型更了解用户）和缓存（节省使用大模型的成本），以及统一接入（使用统一接口调用不同的模型）。
2.2.3、第三部分：模型能力
在模型能力部分，我们会看到更多大模型，尤其是开源大模型。基于大模型的应用开发，一个关键问题是成本，一方面，如果所有请求都必须通过闭源模型，则成本会居高不下，另一方面，很多开源大模型能力越来越强，某些模型的表现不亚于闭源模型，比如 Meta 出品的 Llama 系列，很多情况下，我们完全可以使用开源模型进行替代。
在这个部分，我们还会涉及到大模型的微调，同 RAG 类似，微调是另外一种帮助大模型扩展知识面的技术，不同的是，RAG 是把知识补充到提示词里，而微调则是在模型上动了手脚。RAG 和微调各有千秋，RAG 成本更低，微调效果更好（如果做得好的话），AI 应用常常根据自己的需要选择其中一个。不过，某些项目会选择将二者都包含其中。
这个专栏的所有内容学完之后，你将对围绕大模型构建应用开发的图景有了一个完整的认识。在面对一个可能用到 AI 的需求时，你就可以大胆地将它接过来，自信地开启自己的 AI 开发之旅。
不过，或许你会问，AI 领域变化如此之快，我今天学会的东西明天可能就会过时，比如，今天这个大模型好，明天就会发布一个新的大模型超越这个大模型。在这门课里，我会尽量地把重点放在那些可能长期有效的东西上，比如，我讲解的提示词用法基于的是大模型技术的，只要大模型的基础不变，它就是有效的，至于在某个具体的模型上的表现，则不是我关注的重点。
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：
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