Part.1
AI工程师都要会些什么？
大语言模型（Large Language Model，LLM）技术的兴起，正在深刻影响软件的形态，开发者的工作也从实现业务逻辑、构建独立应用，转向以LLM为底层引擎快速搭建智能应用的模式。
当下，传统软件也许都要基于AI重写一遍，而这对开发者提出了新的要求：开发者要从单一的代码编写者成为驾驭大模型能力的AI工程师。那么，要如何修炼自己的LLM开发技术栈呢？
首先是深入理解当前主流大模型的核心架构——Transformer模型，明晰自注意力机制如何捕捉文本语义、多头注意力如何并行处理信息，这是自定义大模型结构的基础。
接着要知晓LLM可能存在的不足之处，通过提示词工程、微调、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）等技术工具解决知识过时问题。
此外，还要掌握框架工具的使用，例如LlamaIndex、LangChain等，学会编排大模型应用，比如构建“检索 + 生成”的问答系统。最后是构建智能体驱动LLM自主决策，部署LLM应用并监控其稳定运行。
针对这些知识，小白要学多久才能上手干活？只需读完**《动手构建大模型》**这本书即可。全书没有废话，讲完必要的理论，直接手把手给出实操案例，读者照着书做便能积累实战经验，在工作中边用边提升，稳步成长为LLM应用开发实战高手。
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事不宜迟，这就动手开始学吧。
Part.2
零基础进阶大模型实战高手
本书为读者规划了一条循序渐进的学习路线，零基础也能轻松上手。书中内容分为三大篇：基础理论篇解读LLM的概念、核心架构及其不完美之处；核心技术篇详解提示词工程、RAG、LLM框架工具；高阶应用篇讲透高级RAG、Agent（智能体）、微调、LLM部署与优化。
为获得更好的学习体验，读者需要具备简单的Python编程知识，并在计算机上搭建一个版本高于3.8.1的Python编程环境，以使用Visual Studio Code工具。在学习过程中一定要积极动手实践，从而快速吸收所学知识。
我们现在正式踏上学习之旅。
基础理论篇
开篇用通俗的语言拆解LLM的组成结构，从Transformer架构的核心逻辑，到分词、嵌入、上下文窗口这些基础概念，梳理LLM的发展简史，并给出用GPT-3.5 API做翻译、通过小样本学习控制LLM输出的实战小项目。
接着深入讲解Transformer架构，阐释“Attention Is All You Need”论文的核心内容，拆解编码器 - 解码器、仅解码器等设计选择，对比专有模型与开源模型，还列出了LLM在商业、医疗、教育等9大领域的应用场景。
最后解释了LLM产生幻觉（生成错误信息）、偏见等问题的根源，并给出应对之道：通过控制输出格式、调整解码方法减轻幻觉，用基准测试评估模型性能。
核心技术篇
打好基础之后，本篇就聚焦LLM应用核心技术，教大家如何与LLM对话，向其输入特定数据，建立知识库。
首先，讲透提示工程的核心技巧：
**零样本提示：**不提供示例，直接让模型完成任务。
**上下文学习和小样本提示：**给出一些示例，提示模型给出符合期望的回答。
**思维链（CoT）提示：**驱使LLM逐步思考，以提供推理能力。
**角色提示：**给模型设定身份，获得专业方向的精确回答。
然后，以RAG手段解决LLM知识过时、产生幻觉等问题，详解从头构建RAG管道，把文档转成嵌入向量、存进向量数据库、查询时让模型结合检索结果生成答案，从此大模型便能引用专属数据，生成准确内容。
接着，介绍LangChain和LlamaIndex两大框架的用法，用两个项目实战演示：构建新闻摘要器、使用LangChain构建 LLM驱动的应用。动手跟着做一遍，就能秒懂如何搭建LLM应用的骨架。
▲新闻文章摘要器的工作流程
将上述工具和框架综合运用，书中给出了贴近真实场景的项目开发实例：
**用LangChain做知识图谱：**从文本中提取关联关系，让LLM输出更加结构化。
**搭建客服问答机器人：**把专业领域知识投放给模型，用户提问时自动匹配答案，解放人工。
**做YouTube视频摘要器：**用Whisper转语音为文本，再让LLM生成摘要，多模态应用轻松实现。
▲基于文本数据创建知识图谱的工作流程
这些项目都提供了Google Colab Notebook方式，“开箱即练”，可以直接在云端运行，不用本地配置复杂环境，方便学习并获得反馈。
高阶应用篇
能用工具干活了，接下来学习解决难题、优化性能、部署上线，覆盖企业级应用的全流程。
首先重点讲解基于LlamaIndex的高级RAG技术，包括嵌入模型与LLM微调、RAG监控与评估、混合检索与嵌入向量检索。LlamaIndex查询环节，涵盖查询构建、查询扩展、查询转换、重排序、递归检索以及从小到大的检索逻辑。
还介绍了RAG评估方法，教你如何衡量检索效果。这些都是企业评估LLM应用的标准流程，掌握后即可与专业工程师对齐。
▲RAG系统中的检索评估指标
智能体是大模型的进阶形态，能自主调用工具、规划任务。书中给出多种智能体构建案例：用OpenAI Assistants做分析助手、用 LlamaIndex做数据库查询智能体，还讲解了AutoGPT、BabyAGI等经典智能体的原理。
如果API调用的通用模型满足不了需求，就需要使用微调技术，书中讲透了LoRA、RLHF等微调技术，并给出详细的行业案例，包括用医疗数据微调LLM、用金融数据做情感分析。
▲RLHF过程的可视化示意图
最后讲解模型部署上线步骤，部署优化环节涵盖使用模型量化、剪枝、蒸馏、投机解码，还演示了在谷歌云CPU上部署量化模型的具体过程。
至此，读者完成了AI工程师的能力闭环。
作者团队介绍
本书作者团队有着深厚的学术积淀、一线工程实战经验与教育传播能力。他们创作本书，旨在为读者打开LLM工程应用的大门，让更多人参与用AI技术改变世界的行动中。
路易斯 - 弗朗索瓦・布沙尔蒙特利尔学习算法研究所医学人工智能博士，2020年起担任初创公司AI部门负责人，组建团队推进早期计算机视觉研发项目，开设个人YouTube频道分享AI知识，专注于AI现实应用落地。
路易・彼得斯拥有帝国理工学院物理学专业背景，曾就职于摩根大通集团从事投资研究。他现任Towards AI首席执行官，密切关注AI带来的颠覆性社会影响和经济影响，持续推动AI在更多实际场景中落地的技术突破。
Towards AI的使命是通过课程、博客、教程、新闻、图书和Discord社区，让AI技术触手可及。自2019年以来，已经帮助超过40万人了解AI知识。
Part.3
结语
对于技术人来说，要想尽快让LLM为业务赋能，就一定要动手真刀真枪地干起来。《动手构建大模型》提供了最直接的实操过程，不绕弯子，精准解决各类实际智能化应用需求。
本书最大特点是实战导向、项目驱动学习，代码完整可复用，案例丰富多元。每章均配套“小案例 + 大项目”，且项目贴合真实业务场景。
**基础阶段：**GPT-3.5 API翻译、小样本学习控制输出，助力新手快速上手；
**核心阶段：**新闻摘要器、客服问答机器人、YouTube视频摘要器，覆盖文本处理、多模态交互等高频需求；
**高级阶段：**医疗数据微调 LLM、谷歌云部署量化模型，直接对标企业级任务。
书中语言通俗易懂，方便零基础学习者快速入门，每章固定设置理论讲解、代码演示、项目实战模块，不同层次的读者可以快速定位自己的核心内容，切实掌握技术并应用落地。
▲精彩书摘
另外，本书学习体验优异，提供Google Colab Notebook，所有项目代码均适配云端环境，读者无须本地配置复杂依赖，复制链接即可运行，大幅降低实践门槛。
配套资源丰富，在towardsai.net/book提供代码仓库、requirements.txt依赖清单、研究论文链接，且代码定期更新以适配LLM生态变化，确保可复现性。
▲代码示例
无论是想从传统程序员转型AI工程师，还是需要落地大模型应用的企业工程师，又或者是高校相关专业的师生，都能在书中找到对应学习模块，从理论到实践全贯通。
吃透理论，熟练应用，**《动手构建大模型》**助你零基础进阶大模型实战高手！
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
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。
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