转载：小红书 大模型大鱼
大模型应用开发比后端开发多了啥？🔖
说实话，作为后端，你最大的优势不是算法，而是工程化思维。我们不需要像算法那样去推导公式，我们需要的是把模型 “用起来”、”跑得快”、”不出错”。通过分析上千个岗位大模型应用开发岗位，我发现他们主要多会了这几样东西：Python 语言熟练度：虽然 Java 也能做，但生态库少太多了，必须得熟练。Prompt Engineering (提示词工程): 这可不是简单副聊天，而是通过思维链 (CoT)、Zero-shot 等扫巧，让模型听话。
三大法宝：RAG (检索增强，解决模型胡说八道)、Fineuning (微调，让模型懂行业黑话)、Agent (智能体，让模型能自动干活)。
新数据库：向量数据库 (VectorDB)，比如 Milvus、Pinecone，这是 RAG 的基石。
转型学习路线图 🔖
别一上来就啃 <<深度学习>>，咱们后端转行，要讲究 “短平快” 和 “落地”。
🔹第一阶段：基础铺垫 (1-2 周)
- 语言关: 捡起 Python。不用太深，把 Flask/FastAPI (相当于 Spring Boot) 玩熟就行。
- 理论扫盲: 了解 Transformer 架构 (不用推导公式，知道 Encoder/Decoder 是干啥的就行)、了解什么是 Embedding (词向量)。
- 玩转 API: 去 OpenAI、DeepSeek 或者阿里的千问官网，搞个 Key，写个代码调用一下。感受一下什么叫 “API 是新的操作系统”。
🔹第二阶段：核心技能 (这是重点，1-2 个月)
这是你能不能转行成功的关键，分三个方向:
方向一：RAG (检索增强生成) 最容易上手，需求最大
痛点：大模型容易一本正经地胡说八道，而且知识有滞后性。
你要学的:
- 向量数据库:Milvus、Chroma、Weaviate。学会怎么把 PDF/Word 切成块，存进去，再找出来。
- 框架:LangChain 或 LlamaIndex。这两个是现在的 “Spring”，能帮你快速把模型、提示词、数据库串起来。
- 实战: 做一个 “基于公司内部文档的智能客服”，这就是企业里最刚需的落地场景。
方向二：Fine-tuning (微调)– 进阶，薪资更高
痛点：通用模型不懂你们行业的专业术语。
你要学的:
- 数据准备: 清洗数据，格式化成模型能吃的格式 (比如 JSONL)。
- 微调技术: 全量微调太贵，学 LoRA (低秩适应)，这是现在的主流，省钱又高效。
- 私有化部署: 学会用 vLLM 或者 TensorRT-LLM 把这些模型跑在你们公司的 GPU 服务器上。
方向三：Agent (智能体) 最火，未来趋势
痛点：模型只会一问一答，不能自动完成复杂任务。
你要学的:
- 工具调用: 让模型学会调用 Google 搜索、调用计算器、调用你的业务接口。
- 工作流编排: 学会用 LangGraph 或者 AutoGen，设计一个多步骤的任务流程。
- 实战: 做一个 “自动周报生成器”，它自己会去查 Git 录、查 Jira 任务，然后写成周报。
方向四：多模态锦上添花
了解一点 Stable Diffusion (生图)、Whisper (语音转文字) 的基本原理和调用即可，除非专门面向 C 端产品的岗位，否则初期不用深究。
免费学习资料推荐 🔖
你肯定在网上搜了一堆资料，发现要么太老，要么就是割韭菜的。
我给你推荐一个我觉得非常良心的开源项目，正好也符合你刚才提到的那个。
项目名称:<<LLM Cookbook>>(LLM 食谱)
为什么推荐它？
这个项目的理念特别好，它不跟你讲大道理，它就像一本 “菜谱”。它会告诉你，如果你想做 “红烧肉”（比如实现一个 RAG 系统），你需要准备什么 “食材”（Python 库、APIKey），然后第一步干什么，第二步干什么。
它涵盖了什么？
- 基础概念：讲得非常通俗。
- 工程实践：怎么部署模型，怎么优化推理速度（这可是后端的强项）。
- 微调指南：手把手教你怎么做 LoRA 微调。
在哪里看？
直接去 GitHub 搜 LLMCookbook 或者 llm-course，找那个 Star 数很高的（通常有几千个 Star）。这种社区共建的开源项目，内容往往比市面上卖几百块的课程还要新、还要干。
