在人工智能技术迅猛迭代的当下，大语言模型（LLM）驱动的应用开发正成为技术领域的核心赛道。本文将深入解析当前最具影响力的8个AI开发框架与平台，涵盖其核心特性、技术优势、适用场景，并结合实际代码示例演示快速搭建AI应用的路径。无论你是深耕技术领域的资深开发者，还是刚踏入AI应用开发领域的新手，都能从本文中获取实用的参考内容。
一、AI开发框架
1. LangChain
官网：https://docs.langchain.com
简介：LangChain 是一款专注于构建大语言模型（LLM）应用的开发框架，核心支持链式调用、工具集成、检索增强生成（RAG）等核心能力。广泛应用于智能问答系统、Agent 构建、对话机器人开发、知识库整合等场景。
主要特点：
兼容多类主流大模型（如OpenAI、Azure、百度文心一言等）提供丰富的链式组件，支持灵活组合与扩展具备强大的文档检索与RAG落地能力工具与插件生态体系完善，易于扩展
核心功能：
LLM调用流程管理与模型适配Agent与外部工具链的无缝集成检索增强生成（RAG）全流程支持多轮对话上下文维护与管理
应用场景：
企业级知识库智能问答系统全渠道智能客服与对话机器人文档智能分析与自动摘要生成办公流程自动化助手（如邮件分类、报告生成）智能合同分析：自动提取合同中的关键条款并生成风险提示
案例：
智能问答系统：基于LangChain搭建企业内部知识库问答机器人，通过集成员工手册、规章制度等文档，实现员工自助查询各类政策信息，减少人工咨询成本。
代码示例 - 智能文档问答系统：
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
import os
# 配置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"
# 1. 加载文档（支持PDF等多格式）
loader = DirectoryLoader('./company_docs', glob="**/*.pdf")
documents = loader.load()
# 2. 文档分块处理（优化检索精度）
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000, # 每块文本长度
chunk_overlap=200, # 块间重叠长度（保持上下文）
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)
# 3. 创建向量存储（将文档转为可检索的向量）
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(splits, embeddings)
# 4. 构建对话链（结合LLM与检索能力）
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo")
qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm,
vectorstore.as_retriever(),
return_source_documents=True, # 返回答案来源文档
)
# 5. 交互式问答函数（支持上下文连续对话）
chat_history = []
def ask_question(question):
result = qa_chain({"question": question, "chat_history": chat_history})
chat_history.append((question, result["answer"]))
return result["answer"]
# 使用示例
question = "公司的年假申请流程是什么？"
answer = ask_question(question)
print(f"问题：{question}\n回答：{answer}")
2. crewAI
官网：https://www.crewai.com
简介：基于“多智能体协作”理念设计的LLM应用框架，可通过定义多个角色Agent实现分工协作，高效完成复杂任务。特别适合需要多步骤、多角色配合的自动化场景。
主要特点：
支持多Agent协同工作，可自定义角色分工与协作规则任务可自动拆解为子任务，并分配给对应Agent执行角色与任务定义灵活，适配多样化场景需求
核心功能：
多智能体任务分配与动态调度任务流自动化拆解与执行监控Agent间信息传递与协作机制
应用场景：
多角色协同内容创作（如市场文案、技术白皮书）自动化报告生成（如行业分析、竞品调研）复杂业务流程自动化（如客户需求分析→方案设计→报价生成）科研文献综述：由“文献检索Agent”“内容提炼Agent”“综述撰写Agent”协同完成
案例：
多角色协作写作：定义“选题策划Agent”“内容撰写Agent”“编辑校对Agent”三个角色，协作完成一篇技术博客的选题、创作与优化全流程，提升内容质量与效率。
代码示例 - 多智能体协作写作：
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain.llms import OpenAI
# 1. 定义智能体角色（明确职责与背景）
planner = Agent(
role='选题策划',
goal='产出符合技术趋势且用户关注的文章选题',
backstory='资深技术内容策划，擅长结合行业动态挖掘用户痛点',
llm=OpenAI(temperature=0.8) # 稍高随机性，激发创意
)
writer = Agent(
role='内容撰写',
goal='将选题转化为通俗易懂的技术文章',
backstory='5年技术写作经验，擅长用生活化案例解释复杂概念',
llm=OpenAI(temperature=0.7)
)
editor = Agent(
role='编辑校对',
goal='优化文章结构与表达，确保准确性与可读性',
backstory='技术期刊编辑，注重逻辑严谨性与语言流畅度',
llm=OpenAI(temperature=0.3) # 低随机性，保证严谨
)
# 2. 设计任务流程（按协作顺序定义）
plan_task = Task(
description='围绕"大语言模型在企业中的落地挑战"生成3个具体选题，包含核心观点与结构框架',
agent=planner
)
write_task = Task(
description='选择最优选题，撰写一篇1500字左右的技术文章，包含案例与实操建议',
agent=writer
)
edit_task = Task(
description='修改文章中的逻辑漏洞、术语错误，优化段落衔接，输出最终版本',
agent=editor
)
# 3. 组建智能体团队并运行
crew = Crew(
agents=[planner, writer, editor],
tasks=[plan_task, write_task, edit_task],
process=Process.sequential # 按顺序执行任务
)
result = crew.kickoff()
print("最终文章：\n", result)
3. AutoChain
GitHub：https://github.com/Forethought-Technologies/AutoChain
简介：由Forethought推出的LLM应用开发框架，核心聚焦于自动化流程构建与任务执行，支持端到端推理与企业级场景扩展，尤其擅长复杂业务流程的智能化落地。
主要特点：
自动化流程建模，支持可视化与代码化双重定义端到端推理能力，可自主决策任务执行路径具备企业级扩展架构，适配高并发场景 核心功能：业务流程自动化与任务智能编排动态推理与决策逻辑嵌入数据流与任务流的协同管理
应用场景：
客服工单自动分类、响应与闭环处理企业内部审批流程智能化（如报销审核、请假审批）供应链异常检测与自动预警电商售后纠纷自动处理：从问题识别→责任判定→解决方案生成
案例：
自动化工单处理：集成AutoChain框架，对接企业客服系统，实现工单自动识别（如“登录问题”“退款申请”）、优先级判定（如“影响交易”标记为高优先级）、标准回复生成，复杂工单自动流转至人工坐席，提升处理效率30%+。
代码示例 - 自动客服工单处理：
from autochain import AutoChain
from autochain.llm import OpenAIGPT
from autochain.memory import ConversationMemory
from autochain.schema import Message, Task
# 1. 初始化AutoChain（配置LLM与记忆模块）
chain = AutoChain(
llm=OpenAIGPT(api_key="your-openai-key"),
memory=ConversationMemory() # 保存对话上下文
)
# 2. 定义工单处理任务逻辑
class TicketProcessor(Task):
def process(self, ticket_content: str) -> dict:
# 第一步：分析工单内容（提取关键信息）
analysis = self.llm.analyze(ticket_content)
# 第二步：确定工单类型与优先级
ticket_type = analysis.get("type", "未知类型")
priority_mapping = {"登录问题": "高", "咨询": "中", "建议": "低"}
priority = priority_mapping.get(ticket_type, "中")
# 第三步：生成标准化回复
response = self.llm.generate_response(
context=analysis,
template="customer_service_response" # 调用预设回复模板
)
# 返回处理结果
return {
"type": ticket_type,
"priority": priority,
"response": response,
"status": "processed" if priority != "高" else "pending" # 高优先级需人工确认
}
# 3. 模拟处理实际工单
processor = TicketProcessor()
ticket = """
客户反馈：尝试多次登录系统均提示"账号不存在"，
但我上周还正常使用，现在无法处理订单，麻烦尽快解决！
"""
result = processor.process(ticket)
print(f"工单类型：{result['type']}")
print(f"优先级：{result['priority']}")
print(f"自动回复：{result['response']}")
4. LlamaIndex
官网：https://www.llamaindex.ai
简介：专注于“文档数据与LLM高效对接”的开发框架，核心支持检索增强生成（RAG）全流程，可无缝与LangChain等框架集成，兼容PDF、Markdown、Notion等多类数据源。
主要特点：
支持多类型非结构化数据接入（文档、网页、数据库等）提供灵活的数据解析与索引构建能力与主流LLM框架生态兼容，易于二次开发
核心功能：
文档智能解析与结构化索引构建检索增强生成（RAG）全流程优化多数据源融合与统一查询
应用场景：
企业多源知识库智能问答（整合文档、邮件、数据库）学术文献检索与自动摘要生成产品手册智能查询（支持用户自然语言提问）法律文书分析：快速检索相关法条与案例
案例：
企业多源知识库问答：通过LlamaIndex接入企业PDF手册、Markdown会议纪要、Excel产品参数表，构建统一索引，员工可通过自然语言查询任意信息（如“产品A的保修期限”“Q3销售目标”）。
代码示例 - 多源数据智能问答：
from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index import StorageContext, load_index_from_storage
from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser
import os
# 1. 配置环境变量
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-openai-key'
# 2. 加载多类型数据源（支持PDF、Markdown、TXT等）
documents = SimpleDirectoryReader(
input_dir='./enterprise_data', # 数据存放目录
recursive=True # 递归读取子目录
).load_data()
# 3. 文档解析为节点（优化检索精度）
parser = SimpleNodeParser()
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
# 4. 创建向量索引（将文档转为向量用于快速检索）
index = GPTVectorStoreIndex(nodes)
# 5. 索引持久化（避免重复构建）
index.storage_context.persist(persist_dir="./llama_storage")
# 6. 构建查询引擎（支持自然语言查询）
query_engine = index.as_query_engine()
# 7. 执行问答示例
response = query_engine.query(
"我们公司产品B的核心功能与竞品C相比有哪些优势？"
)
print("回答：\n", response)
# 8. 加载已保存的索引（后续使用时直接加载）
storage_context = StorageContext.from_defaults(
persist_dir="./llama_storage"
)
loaded_index = load_index_from_storage(storage_context)
5. RAGFlow by infiniflow
GitHub：https://github.com/infiniflow
简介：开源检索增强生成（RAG）工作流框架，通过分离检索（Retrieval）与生成（Generation）环节优化问答准确率，支持多数据源接入与智能缓存机制，适合构建高性能问答系统。
主要特点：
检索与生成流程解耦，支持独立优化兼容多数据源（文档、数据库、API接口等）与智能缓存工作流编排灵活，可自定义检索策略与生成逻辑
核心功能：
检索-生成一体化问答流水线多数据源管理与增量更新查询意图识别与检索策略动态调整
应用场景：
企业级全量知识检索问答系统垂直领域智能问答（如医疗、法律、教育）实时数据融合问答（结合数据库实时数据与静态文档）客服智能知识库：支持动态更新产品信息并快速响应
案例：
多源数据智能问答：集成企业MySQL客户数据库、官网产品文档、实时新闻API，构建统一问答入口，销售可查询“客户X的历史订单”“产品Y的最新功能”“行业Z的政策动态”等跨源信息。
代码示例 - 高性能检索增强问答：
from ragflow import RAGFlow, DataSource, Retriever, Generator
from ragflow.embeddings import OpenAIEmbeddings
from ragflow.llm import OpenAI
# 1. 初始化RAGFlow（配置嵌入模型与LLM）
flow = RAGFlow(
embeddings=OpenAIEmbeddings(), # 用于将文本转为向量
llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") # 用于生成回答
)
# 2. 配置多类型数据源
datasource = DataSource()
datasource.add_files("./product_docs") # 添加本地文档
datasource.add_database(
connection_string="postgresql://user:password@localhost/enterprise_db" # 添加数据库
)
# 3. 配置检索器（混合检索策略提升精度）
retriever = Retriever(
datasource,
search_type="hybrid", # 结合关键词与向量检索
top_k=3 # 返回最相关的3条结果
)
# 4. 配置生成器（自定义回答模板）
generator = Generator(
template="问题：{question}\n参考信息：{context}\n请基于参考信息简洁回答："
)
# 5. 组装问答流水线
flow.set_retriever(retriever)
flow.set_generator(generator)
# 6. 执行问答
question = "我们的旗舰产品支持哪些编程语言的二次开发？"
answer = flow.run(question)
print(f"问题：{question}")
print(f"回答：{answer}")
二、应用开发平台
1. dify
官网：https://dify.ai
简介：零代码/低代码LLM应用构建平台，支持可视化搭建聊天机器人、自动化工作流，集成多模型与多渠道发布，适合企业快速部署智能助手，降低AI应用开发门槛。
主要特点：
零代码/低代码开发模式，非技术人员可快速上手提供丰富的可视化组件（如对话流、条件判断、知识库）支持多模型接入（OpenAI、 Claude、国产大模型等）与多渠道部署（网页、API、企业微信）
核心功能：
智能聊天机器人可视化搭建业务工作流自动化配置多维度权限管理与用户行为分析
应用场景：
企业智能客服（集成到官网、APP、小程序）内部办公智能助手（如IT支持、HR政策查询）营销内容自动生成（如朋友圈文案、产品介绍）教育机构答疑助手：为学生提供课程内容查询与作业辅导
案例：
企业智能客服：通过dify平台拖拽组件搭建客服机器人，接入产品手册知识库，配置“未解决问题自动转人工”规则，2小时内完成搭建并集成到企业微信，上线后降低40%人工客服咨询量。
代码示例 - 智能客服机器人：
import requests
import json
class CustomerServiceBot:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.api_endpoint = "https://api.dify.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.conversation_id = None # 用于维护对话上下文
def send_message(self, message):
"""发送用户消息并获取机器人回复"""
url = f"{self.api_endpoint}/chat-messages"
payload = {
"messages": [{
"role": "user",
"content": message
}]
}
# 若存在对话ID，携带上下文
if self.conversation_id:
payload["conversation_id"] = self.conversation_id
response = requests.post(
url,
headers=self.headers,
json=payload
)
result = response.json()
# 保存对话ID用于后续交互
if not self.conversation_id and "conversation_id" in result:
self.conversation_id = result["conversation_id"]
return result
def query_knowledge_base(self, question):
"""直接查询知识库获取答案"""
url = f"{self.api_endpoint}/knowledge-base/query"
payload = {
"query": question
}
response = requests.post(
url,
headers=self.headers,
json=payload
)
return response.json()
def main():
# 初始化客服机器人
bot = CustomerServiceBot(api_key="your-dify-key")
# 示例问题
question = "如何修改个人账号绑定的手机号？"
# 1. 优先查询知识库（精准匹配已有信息）
kb_response = bot.query_knowledge_base(question)
if kb_response.get("answer"):
print(f"知识库回答：{kb_response['answer']}")
else:
# 2. 知识库无答案时，调用对话模型生成回答
chat_response = bot.send_message(question)
print(f"AI回答：{chat_response['response']}")
if __name__ == "__main__":
main()
2. Flowise AI
官网：https://flowiseai.com
简介：开源可视化LLM应用构建工具，基于Node.js与LangChain开发，支持拖拽式搭建LLM流程图，无需代码即可完成复杂应用开发，特别适合非技术人员快速构建AI工具。
主要特点：
拖拽式可视化开发界面，零代码构建流程完整集成LangChain模块，支持复杂逻辑编排开源免费，社区活跃，可自定义扩展组件
核心功能：
LLM流程可视化搭建（如对话流、检索流程、条件分支）组件化管理（支持LLM模型、检索器、工具等组件复用）多数据源集成与API接口生成
应用场景：
非技术人员快速开发AI应用（如市场人员构建客户意向分析工具）企业知识库问答系统快速原型设计教育机构搭建个性化学习助手自媒体内容生成工具：自动从多平台采集素材并生成推文
案例：
知识库问答应用：市场运营人员通过Flowise拖拽“文档加载器”“向量存储”“LLM模型”组件，30分钟内搭建基于产品手册的问答系统，用于展会现场客户咨询，支持实时解答产品参数、价格等问题。
代码示例 - 使用API调用Flowise流程：
import requests
from typing import Dict, Any
import json
class FlowiseClient:
def __init__(self, api_key: str, endpoint: str):
self.api_key = api_key
self.endpoint = endpoint # Flowise部署地址
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def run_flow(self, flow_id: str, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""调用Flowise中预定义的流程"""
url = f"{self.endpoint}/api/v1/prediction/{flow_id}"
try:
response = requests.post(
url,
headers=self.headers,
json={"input": input_data}
)
response.raise_for_status() # 抛出HTTP错误
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"调用Flowise API失败：{e}")
return {"error": str(e)}
class KnowledgeBaseQA:
def __init__(self, api_key: str, flow_id: str):
self.client = FlowiseClient(
api_key=api_key,
endpoint="https://your-flowise-instance.com" # 你的Flowise实例地址
)
self.flow_id = flow_id # 流程ID（在Flowise中获取）
def ask_question(self, question: str) -> str:
"""向知识库提问并获取答案"""
result = self.client.run_flow(
self.flow_id,
{"question": question} # 传入问题参数
)
if "error" in result:
return f"错误：{result['error']}"
return result.get("answer", "未找到答案")
def main():
# 初始化知识库问答系统
qa_system = KnowledgeBaseQA(
api_key="your-flowise-key",
flow_id="your-flow-id" # 从Flowise复制的流程ID
)
# 测试问题列表
questions = [
"公司的核心技术优势是什么？",
"员工体检的安排流程是怎样的？",
"产品上线前需要通过哪些测试？"
]
# 批量测试问答功能
for question in questions:
print(f"\n问题：{question}")
answer = qa_system.ask_question(question)
print(f"答案：{answer}")
if __name__ == "__main__":
main()
3. coze
官网：https://www.coze.com
简介：腾讯推出的对话式AI应用构建平台，支持拖拽式流程编辑、丰富插件系统与微信生态深度对接，适合快速开发适配国内场景的对话式AI应用。
主要特点：
可视化拖拽流程编辑，降低开发门槛内置丰富插件（如天气查询、快递跟踪、知识库）与微信、企业微信无缝集成，支持一键发布
核心功能：
对话式AI应用全流程搭建（意图识别、多轮对话、插件调用）插件系统扩展（支持自定义开发插件）微信生态场景适配（如公众号、小程序、企业微信机器人）
应用场景：
微信公众号智能客服（自动回复用户咨询）企业微信内部助手（如会议室预订、考勤查询）社群运营机器人（自动答疑、活动通知）教育机构微信助手：为家长提供课程查询、作业反馈
案例：
微信智能助手：通过coze平台搭建机器人，集成“课程查询”“报名登记”“活动提醒”插件，部署到微信公众号后，家长可发送“查询周六课程”“报名编程班”等消息，机器人自动响应，降低人工运营成本。
代码示例 - 微信机器人集成：
import requests
from typing import Dict, Optional, Any
import json
class CozeBot:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.api_endpoint = "https://api.coze.cn/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def handle_message(self, message: str, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
"""处理用户消息并返回机器人响应"""
url = f"{self.api_endpoint}/chat"
payload = {
"message": message,
"user_id": user_id, # 区分不同用户
"platform": "wechat" # 适配微信平台
}
try:
response = requests.post(
url,
headers=self.headers,
json=payload
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": str(e)}
def call_plugin(self, plugin_id: str, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""调用coze插件（如天气查询、订单查询）"""
url = f"{self.api_endpoint}/plugins/{plugin_id}/invoke"
try:
response = requests.post(
url,
headers=self.headers,
json=params
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": str(e)}
class WeChatBotHandler:
def __init__(self, api_key: str):
self.bot = CozeBot(api_key)
async def process_wechat_message(self, message: str, user_id: str) -> str:
"""处理微信消息并返回回复内容"""
# 调用coze处理消息
response = self.bot.handle_message(message, user_id)
if "error" in response:
return f"系统错误：{response['error']}"
# 若需要调用插件（如用户问“查快递”）
if response.get("need_plugin"):
plugin_result = self.bot.call_plugin(
response["plugin_id"],
response["plugin_params"]
)
if "error" in plugin_result:
return f"插件调用失败：{plugin_result['error']}"
return plugin_result.get("reply", "未获取到插件结果")
return response.get("reply", "暂无回复")
def main():
# 初始化微信机器人处理器
handler = WeChatBotHandler(api_key="your-coze-key")
# 模拟微信消息交互
test_messages = [
("明天天气怎么样？", "user_001"),
("我的订单什么时候发货？", "user_002"),
("如何申请退款？", "user_003")
]
# 测试消息处理
import asyncio
async def test_chat():
for msg, user_id in test_messages:
print(f"\n用户{user_id}发送：{msg}")
reply = await handler.process_wechat_message(msg, user_id)
print(f"机器人回复：{reply}")
# 运行测试
asyncio.run(test_chat())
if __name__ == "__main__":
main()
技术选型建议
选择AI开发框架或平台时，需结合项目实际需求综合评估，以下为关键参考维度：
1. 开发需求匹配度
深度定制场景（如企业级复杂流程）：优先选择LangChain、AutoChain快速验证原型（如市场活动工具）：推荐dify、Flowise AI多角色协作场景：crewAI是最佳选择
2.技术栈与团队能力
Python技术栈团队：LangChain、LlamaIndex集成成本更低Node.js团队：Flowise AI更适配现有技术体系非技术团队：dify、coze的零代码模式更友好需对接微信生态：coze是首选
3. 项目规模与复杂度
小型工具（如个人知识库）：dify、Flowise AI足够支撑中型应用（如企业客服系统）：LangChain+LlamaIndex组合更灵活大型系统（如多部门协同平台）：crewAI+AutoChain可满足复杂流程需求
4. 部署与维护成本
追求低成本快速上线：优先选择coze（微信生态内）、dify云服务需数据私有化：LangChain、AutoChain支持自托管部署混合场景（部分定制+快速上线）：Flowise AI、RAGFlow的混合部署模式更适配
未来展望
随着LLM技术的成熟，AI开发框架与平台将向以下方向演进：
全链路安全增强：强化数据加密、权限管控、内容审计等安全机制，满足金融、医疗等敏感领域需求。多模态能力融合：从纯文本扩展到图像、语音、视频等多模态数据处理，支持更丰富的应用场景（如智能视频分析）。低代码与专业开发融合：平台将提供“零代码配置+代码级扩展”双模式，兼顾易用性与灵活性。行业化垂直解决方案：针对电商、教育、法律等行业推出预配置模板，进一步降低行业应用开发门槛。边缘端部署优化：支持在边缘设备（如企业服务器、IoT设备）轻量化部署，提升响应速度并降低云端依赖。
总结
本文系统介绍了8款主流AI开发框架与平台，从技术特性到实际应用场景进行了全面解析。LangChain的全能性、crewAI的协同能力、dify的零代码优势等，共同构成了LLM应用开发的完整工具链。
选择工具时，无需追求“最好”，而应聚焦“最适合”——结合项目需求、团队能力与资源投入，才能高效落地AI应用。随着这些工具的持续迭代，LLM应用开发正从“技术攻坚”走向“普惠化”，无论是技术团队还是业务人员，都能借助这些工具释放AI的价值。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
👉大模型学习指南+路线汇总👈
我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
👉①.基础篇👈
基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
👉④.福利篇👈
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！