夜雨聆风
32岁转型AI大模型应用，建议大家不要太天真
🚫首先，这 3 类人别盲目冲大模型应用开发：
① 怕啃Prompt 工程与模型原理的
② 想靠 “调参调包” 通关的
③ 抗拒业务与技术结合的
讲真，大模型应用开发找对方法比瞎卷框架管用 10 倍，这些亲测靠谱的学习资源和工具，帮我少走 1 年弯路：
✅ B 站必看
Prompt 工程：李沐（深入浅出讲提示词设计逻辑）
DataWhale（实战案例丰富，适合新手）
模型微调：同济子豪兄（开源模型微调全流程，手把手教学）
🔧 大模型开发必备工具 & 网站刷题 / 练手：
Hugging Face（开源模型 + 数据集，免费练手微调）LeetCode（算法基础不能丢，大厂面试必问）
查资料：
OpenAI 官方文档
LangChain 中文文档（开发必备框架指南）
GitHub（看 LangChain、Dify 等开源项目源码）
调参工具：LM Studio、FastAPI
⭐️最后分享我的大模型应用开发备战路线，亲测高效不绕路：
夯实基础：吃透大模型核心概念+ Prompt 工程，拒绝死记硬背，理解 “怎么引导模型输出”
吃透框架：掌握 LangChain、Dify，能独立对接知识库、数据库实现智能问答
突破微调：学会轻量化微调，用行业小数据优化开源模型，解决通用模型 “水土不服” 问题
项目复盘：梳理 2-3 个核心项目，说清技术选型、遇到的问题及解决方案
刷真题 + 模拟项目：每周 1 次开源项目复刻，1 次模拟面试，锻炼 “技术 + 业务” 的表达逻辑
⚠️ 大模型应用开发避坑提醒！
别只学调参调包，一定要理解业务场景痛点（面试官爱问 “这个需求为什么用大模型，不用传统方案”）
简历别写 “精通所有大模型”，用具体成果体现（比如 “基于 RAG 技术搭建智能客服，准确率提升 40%”）
模型不用学太多，精通 1-2 个核心方向足够应对大部分岗位
说句实在的，大模型应用开发不算难，但需要有章法的准备！我当初也是从 “只会调 API”“项目没亮点” 过来的，现在跳槽时能拿到大厂 AI 应用开发岗面试机会。AI 赛道的底气，从来都是练出来的。
💪希望大家别踩我踩过的坑，少走弯路早日拿到心仪的 offer！
