企业级 AI 开发快速上手指南

面向实战的 AI 应用开发路径

总时长：2-3 个月即可上手，6 个月达到熟练

📋 目录

学习路径总览
核心技能树
第 1 阶段：LLM 应用基础
第 2 阶段：LangChain 实战
第 3 阶段：Prompt Engineering
第 4 阶段：RAG 检索增强
第 5 阶段：模型微调
第 6 阶段：部署与优化
实战项目
学习时间规划
常见问题

学习路径总览

第 1 阶段：LLM 应用基础（2-3 周）
  ↓
第 2 阶段：LangChain 实战（2-3 周）
  ↓
第 3 阶段：Prompt Engineering（1-2 周）
  ↓
第 4 阶段：RAG 检索增强（2-3 周）
  ↓
第 5 阶段：模型微调（可选，2-3 周）
  ↓
第 6 阶段：部署与优化（1-2 周）

核心理念：边学边做，快速迭代，按需深入

核心技能树

企业级 AI 开发技能树
├── 🎯 核心技能（必修）
│   ├── LLM API 调用 ⭐⭐⭐⭐⭐
│   ├── LangChain 框架 ⭐⭐⭐⭐⭐
│   ├── Prompt Engineering ⭐⭐⭐⭐⭐
│   └── Agent 开发 ⭐⭐⭐⭐⭐
│
├── 🔧 进阶技能（推荐）
│   ├── RAG 检索增强 ⭐⭐⭐⭐
│   ├── 向量数据库 ⭐⭐⭐⭐
│   ├── 模型微调（LoRA）⭐⭐⭐
│   └── FastAPI 部署 ⭐⭐⭐⭐
│
└── 🚀 优化技能（可选）
    ├── 性能优化 ⭐⭐⭐
    ├── 成本优化 ⭐⭐⭐
    └── 监控和日志 ⭐⭐⭐

第 1 阶段：LLM 应用基础（2-3 周）

学习目标

理解大语言模型的基本概念
能够调用各种 LLM API
理解 Token、Temperature、Top-p 等参数
能够处理 LLM 的输入输出

核心知识点

1. LLM 基础概念

必须理解的概念

Token 和 Tokenization
Context Window（上下文窗口）
Temperature（温度参数）
Top-p / Top-k 采样
System Prompt vs User Prompt

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
OpenAI API 官方文档	文档	英文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://platform.openai.com/docs/introduction
大模型基础概念入门	视频	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1bx4y1Q7rX
大语言模型原理与应用	文章	中文	⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/597586623

2. API 调用实战

OpenAI API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"},
        {"role": "user", "content": "什么是机器学习？"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)

国产大模型 API

# Qwen API（兼容 OpenAI 格式）
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-qwen-api-key",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

# 使用方式与 OpenAI 相同

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
OpenAI Python SDK	文档	英文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://github.com/openai/openai-python
通义千问 API 文档	文档	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://help.aliyun.com/zh/dashscope/
智谱 AI API 文档	文档	中文	⭐⭐⭐⭐	https://open.bigmodel.cn/dev/api
百度文心一言 API	文档	中文	⭐⭐⭐⭐	https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/index.html

3. 流式输出处理

# 流式输出（打字机效果）
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "讲一个故事"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

实战练习

基础对话机器人：实现一个简单的命令行聊天程序
参数实验：测试不同 Temperature 对输出的影响
多轮对话：实现带历史记录的对话系统
流式输出：实现打字机效果的输出

检验标准

✅ 能够调用至少 2 种 LLM API
✅ 理解并能调整模型参数
✅ 能够处理流式输出
✅ 能够实现多轮对话

第 2 阶段：LangChain 实战（2-3 周）

学习目标

掌握 LangChain 核心组件
能够构建 Chain 和 Agent
能够定义和使用 Tool
理解 Memory 管理

核心知识点

1. LangChain 基础组件

核心组件

LLM Wrapper（模型封装）
Prompt Template（提示词模板）
Output Parser（输出解析）
Chain（链式调用）

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
LangChain 中文入门教程	教程	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide
LangChain 官方文档	文档	英文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
LangChain 中文文档	文档	中文	⭐⭐⭐⭐	https://python.langchain.com.cn/
LangChain 实战教程	视频	中文	⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1sN4y1J7bP

2. Prompt Template

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 创建提示词模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个{role}"),
    ("user", "{input}")
])

# 使用模板
messages = prompt.format_messages(
    role="Python 专家",
    input="如何读取 CSV 文件？"
)

3. Chain 链式调用

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# 构建链
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
chain = prompt | llm | StrOutputParser()

# 执行
result = chain.invoke({
    "role": "Python 专家",
    "input": "如何读取 CSV 文件？"
})

4. Tool 工具定义

from langchain.tools import tool

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取指定城市的天气信息"""
    # 实际调用天气 API
    return f"{city}的天气是晴天，温度 25°C"

@tool
def search_database(query: str) -> str:
    """在数据库中搜索信息"""
    # 实际查询数据库
    return f"查询结果：{query}"

5. Agent 开发

from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 定义工具列表
tools = [get_weather, search_database]

# 创建提示词
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个有帮助的助手"),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
])

# 创建 Agent
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 执行
result = agent_executor.invoke({
    "input": "北京的天气怎么样？"
})

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
LangChain Agent 教程	教程	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://python.langchain.com.cn/docs/modules/agents/
LangChain Agent 开发	视频	中文	⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1TM4y1W7TT
LangChain Cookbook	示例	英文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/cookbook

6. Memory 管理

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 创建记忆
memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="chat_history",
    return_messages=True
)

# 使用记忆
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    memory=memory,
    verbose=True
)

实战练习

简单 Chain：实现一个翻译 Chain
工具调用：实现 3-5 个自定义工具
Agent 开发：构建一个能调用工具的 Agent
多轮对话：实现带记忆的对话系统

检验标准

✅ 能够使用 Prompt Template
✅ 能够构建 Chain
✅ 能够定义自定义 Tool
✅ 能够开发 Agent
✅ 能够管理对话历史

第 3 阶段：Prompt Engineering（1-2 周）

学习目标

掌握提示词设计原则
能够优化提示词提升效果
理解各种提示技巧
能够设计复杂任务的提示词

核心知识点

1. 提示词设计原则

基本原则

清晰明确（Be Clear and Specific）
提供上下文（Provide Context）
给出示例（Use Examples）
分步骤（Step by Step）
设定角色（Role Playing）

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
提示工程指南（中文）	文档	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://www.promptingguide.ai/zh
LangGPT 结构化提示词	教程	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://github.com/yzfly/LangGPT
吴恩达 Prompt Engineering 课程	视频	中文字幕	⭐⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1Bo4y1A7FU
OpenAI Prompt 最佳实践	文档	英文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
Prompt 提示词技巧	文章	中文	⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/632369186

2. 基础提示技巧

Zero-shot Prompting

prompt = """
请分析以下文本的情感（积极/消极/中性）：

文本：今天天气真好，心情很愉快。

情感：
"""

Few-shot Prompting

prompt = """
请分析以下文本的情感：

示例 1：
文本：今天天气真好，心情很愉快。
情感：积极

示例 2：
文本：下雨了，心情有点低落。
情感：消极

示例 3：
文本：今天是周一。
情感：中性

现在分析：
文本：这个产品质量很不错，值得推荐。
情感：
"""

Chain-of-Thought（思维链）

prompt = """
问题：一个班级有 30 个学生，其中 60% 是女生。如果新来了 5 个男生，现在女生占比是多少？

请一步步思考：
1. 首先计算原来有多少女生
2. 然后计算原来有多少男生
3. 计算新来男生后的总人数
4. 最后计算新的女生占比

让我们开始：
"""

3. 高级提示技巧

角色设定

system_prompt = """
你是一位资深的 Python 工程师，拥有 10 年的开发经验。
你擅长：
- 编写高质量、可维护的代码
- 性能优化
- 最佳实践

你的回答风格：
- 简洁明了
- 提供代码示例
- 解释关键概念
"""

结构化输出

prompt = """
请分析以下产品评论，并以 JSON 格式输出：

评论：这个手机拍照效果很好，但是电池续航一般。

输出格式：
{
    "sentiment": "积极/消极/中性",
    "positive_aspects": ["优点1", "优点2"],
    "negative_aspects": ["缺点1", "缺点2"],
    "rating": 1-5
}
"""

ReAct（推理+行动）

prompt = """
你需要回答用户的问题，可以使用以下工具：
- search_database: 搜索数据库
- calculate: 执行计算
- get_weather: 获取天气

请按照以下格式思考和行动：

Thought: 我需要做什么？
Action: 使用哪个工具
Action Input: 工具的输入
Observation: 工具的输出
... (重复 Thought/Action/Observation)
Thought: 我现在知道答案了
Final Answer: 最终答案

问题：北京今天的天气怎么样？
"""

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
Chain-of-Thought 论文解读	文章	中文	⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/589087074
ReAct 提示技巧	教程	中文	⭐⭐⭐⭐	https://www.promptingguide.ai/zh/techniques/react
Prompt Engineering 实战	视频	中文	⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1No4y1t7Zn

实战练习

情感分析：设计提示词进行文本情感分析
数据提取：从非结构化文本中提取结构化信息
代码生成：设计提示词生成高质量代码
复杂推理：使用 CoT 解决数学或逻辑问题

检验标准

✅ 能够设计清晰有效的提示词
✅ 能够使用 Few-shot 提升效果
✅ 能够使用 CoT 处理复杂任务
✅ 能够设计结构化输出
✅ 能够优化提示词降低成本

第 4 阶段：RAG 检索增强（2-3 周）

学习目标

理解 RAG 的原理和应用场景
掌握向量数据库的使用
能够构建文档问答系统
能够优化检索效果

核心知识点

1. RAG 基础概念

什么是 RAG？

Retrieval（检索）：从知识库中找到相关文档
Augmented（增强）：将文档作为上下文
Generation（生成）：LLM 基于上下文生成答案

为什么需要 RAG？

解决 LLM 知识过时问题
提供可追溯的信息来源
降低幻觉（Hallucination）
支持私有知识库

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
RAG 从入门到精通	教程	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques
RAG 原理详解	文章	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/647392838
LangChain RAG 教程	教程	中文	⭐⭐⭐⭐	https://python.langchain.com.cn/docs/use_cases/question_answering/
RAG 检索增强生成实战	视频	中文	⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1w8411B7jK

2. 向量数据库

Embedding（向量化）

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 创建 Embedding 模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 向量化文本
text = "今天天气很好"
vector = embeddings.embed_query(text)

print(f"向量维度: {len(vector)}")  # 1536
print(f"向量前 5 个值: {vector[:5]}")

Chroma 向量数据库

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 1. 加载文档
loader = TextLoader("document.txt")
documents = loader.load()

# 2. 切分文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建向量数据库
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents=chunks,
    embedding=embeddings,
    persist_directory="./chroma_db"
)

# 4. 检索
results = vectorstore.similarity_search("查询问题", k=3)

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
Chroma 官方文档	文档	英文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://docs.trychroma.com/
向量数据库对比	文章	中文	⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/647392838
向量数据库与 Embedding	视频	中文	⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1Qu4y1h7gx
Qdrant 官方文档	文档	英文	⭐⭐⭐⭐	https://qdrant.tech/documentation/

3. 构建 RAG 系统

基础 RAG

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})

# 创建 QA Chain
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo"),
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True
)

# 提问
result = qa_chain.invoke({"query": "什么是机器学习？"})
print(result["result"])
print(result["source_documents"])

自定义 RAG

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 自定义提示词
template = """
基于以下上下文回答问题。如果上下文中没有相关信息，请说"我不知道"。

上下文：
{context}

问题：{question}

答案：
"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

# 构建 RAG Chain
def format_docs(docs):
    return "\n\n".join([d.page_content for d in docs])

rag_chain = (
    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# 使用
answer = rag_chain.invoke("什么是机器学习？")

4. RAG 优化技巧

文档切分策略

# 按字符切分
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,      # 块大小
    chunk_overlap=50,    # 重叠部分
    separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？", " ", ""]
)

# 按语义切分
from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker

splitter = SemanticChunker(embeddings)

混合检索（BM25 + Vector）

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

# BM25 检索器（关键词）
bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(documents)
bm25_retriever.k = 3

# 向量检索器（语义）
vector_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})

# 混合检索器
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, vector_retriever],
    weights=[0.4, 0.6]  # BM25 占 40%，向量占 60%
)

重排序（Reranking）

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import CohereRerank

# 创建重排序器
compressor = CohereRerank()

# 创建压缩检索器
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor,
    base_retriever=retriever
)

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
RAG 优化技巧	文章	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/670925591
混合检索实战	教程	中文	⭐⭐⭐⭐	https://python.langchain.com.cn/docs/modules/data_connection/retrievers/ensemble
Advanced RAG	博客	英文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://blog.llamaindex.ai/advanced-rag-techniques-an-illustrated-overview-04d193d8fec6

实战练习

文档问答：构建一个企业文档问答系统
检索优化：实现混合检索并对比效果
多文档源：整合多个文档源的 RAG 系统
引用来源：实现带引用来源的回答

检验标准

✅ 能够使用向量数据库
✅ 能够构建基础 RAG 系统
✅ 能够优化文档切分策略
✅ 能够实现混合检索
✅ 能够评估检索效果

第 5 阶段：模型微调（可选，2-3 周）

学习目标

理解何时需要微调
掌握 LoRA 微调方法
能够使用 LLaMA-Factory 微调
能够评估微调效果

核心知识点

1. 何时需要微调？

需要微调的场景

通用模型效果不够好
有大量领域专业术语
需要特定的输出格式
需要固化某些行为模式

不需要微调的场景

Prompt Engineering 就能解决
数据量太少（< 500 条）
预算和时间有限
知识频繁更新

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
大模型微调实战	教程	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://github.com/datawhalechina/self-llm
LoRA 原理详解	文章	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/636038478
微调 vs RAG vs Prompt	对比	中文	⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/647392838

2. LLaMA-Factory 微调

安装和启动

# 安装
pip install llama-factory

# 启动 Web UI
llamafactory-cli webui

准备训练数据

[
  {
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"},
      {"role": "user", "content": "什么是纳统？"},
      {"role": "assistant", "content": "纳统是指纳入统计局统计的投资金额"}
    ]
  },
  {
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"},
      {"role": "user", "content": "查询在建项目"},
      {"role": "assistant", "content": "应该调用 get_dashboard_info 工具"}
    ]
  }
]

Web UI 微调步骤

选择模型（如 Qwen/Qwen-7B）
上传训练数据
选择微调方法（LoRA）
设置参数（r=8, lora_alpha=16）
开始训练
导出模型

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
LLaMA-Factory 中文文档	文档	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md
LLaMA-Factory 视频教程	视频	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1Qh4y1L7Wd
LoRA 微调实战	教程	中文	⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/636038478

3. 使用微调后的模型

部署为 API 服务

# 使用 vLLM 部署
pip install vllm

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model ./my_finetuned_model \
    --port 8000

在 LangChain 中使用

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 连接到微调模型
model = ChatOpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="dummy",
    model="my_finetuned_model"
)

# 使用（和之前一样）
response = model.invoke("查询在建项目")

实战练习

数据准备：从对话日志生成训练数据
LoRA 微调：使用 LLaMA-Factory 微调模型
效果评估：对比微调前后的效果
模型部署：部署微调后的模型

检验标准

✅ 能够准备训练数据
✅ 能够使用 LLaMA-Factory 微调
✅ 能够评估微调效果
✅ 能够部署微调后的模型

第 6 阶段：部署与优化（1-2 周）

学习目标

能够部署 AI 应用
掌握性能优化技巧
了解成本优化方法
能够监控和调试

核心知识点

1. FastAPI 部署

创建 API 服务

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from langchain_openai import ChatOpenAI

app = FastAPI()

class ChatRequest(BaseModel):
    message: str

class ChatResponse(BaseModel):
    response: str

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

@app.post("/chat", response_model=ChatResponse)
async def chat(request: ChatRequest):
    response = llm.invoke(request.message)
    return ChatResponse(response=response.content)

# 运行：uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
FastAPI 中文教程	文档	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://fastapi.tiangolo.com/zh/
FastAPI 快速入门	视频	中文	⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1NL411N7vQ

2. Docker 容器化

Dockerfile

FROM python:3.10-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  api:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
    volumes:
      - ./data:/app/data

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
Docker 从入门到实践	书籍	中文	⭐⭐⭐⭐⭐	https://yeasy.gitbook.io/docker_practice/
Docker 入门教程	视频	中文	⭐⭐⭐⭐	https://www.bilibili.com/video/BV1s54y1n7Ev

3. 性能优化

缓存策略

from functools import lru_cache
import hashlib

# 内存缓存
@lru_cache(maxsize=100)
def get_embedding(text: str):
    return embeddings.embed_query(text)

# Redis 缓存
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def cached_llm_call(prompt: str):
    # 生成缓存键
    cache_key = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
    
    # 检查缓存
    cached = r.get(cache_key)
    if cached:
        return cached.decode()
    
    # 调用 LLM
    response = llm.invoke(prompt)
    
    # 存入缓存
    r.setex(cache_key, 3600, response.content)
    
    return response.content

并发处理

import asyncio
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

async def process_batch(questions):
    tasks = [llm.ainvoke(q) for q in questions]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

# 使用
questions = ["问题1", "问题2", "问题3"]
results = asyncio.run(process_batch(questions))

学习资源

资源	类型	语言	质量	链接
LLM 应用性能优化	文章	中文	⭐⭐⭐⭐	https://zhuanlan.zhihu.com/p/647392838
缓存策略详解	教程	中文	⭐⭐⭐⭐	https://python.langchain.com.cn/docs/modules/model_io/llms/llm_caching

4. 成本优化

Prompt 压缩

# 减少不必要的上下文
def compress_context(context, max_length=1000):
    if len(context) > max_length:
        return context[:max_length] + "..."
    return context

# 使用更便宜的模型
cheap_llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")  # 便宜
expensive_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")      # 贵

# 简单任务用便宜模型
if is_simple_task(question):
    response = cheap_llm.invoke(question)
else:
    response = expensive_llm.invoke(question)

流式输出

# 流式输出可以更快显示结果，提升用户体验
for chunk in llm.stream("讲一个故事"):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

5. 监控和日志

import logging
from datetime import datetime

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('app.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

logger = logging.getLogger(__name__)

# 记录请求
@app.post("/chat")
async def chat(request: ChatRequest):
    start_time = datetime.now()
    
    try:
        response = llm.invoke(request.message)
        
        # 记录成功
        logger.info(f"Request: {request.message[:50]}... | "
                   f"Response: {response.content[:50]}... | "
                   f"Time: {(datetime.now() - start_time).total_seconds()}s")
        
        return ChatResponse(response=response.content)
    
    except Exception as e:
        # 记录错误
        logger.error(f"Error: {str(e)} | Request: {request.message}")
        raise

实战练习

API 服务：部署一个 FastAPI 服务
Docker 部署：容器化你的应用
性能优化：实现缓存和并发
监控日志：添加完整的日志系统

检验标准

✅ 能够部署 FastAPI 服务
✅ 能够使用 Docker 容器化
✅ 能够实现缓存优化
✅ 能够添加监控和日志

实战项目

项目 1：智能客服机器人（入门）

功能需求

多轮对话
常见问题解答
情感识别
工单创建

技术栈

LangChain
Prompt Engineering
Memory 管理

时间：1 周

项目 2：企业知识库问答（进阶）

功能需求

文档上传和索引
智能检索
引用来源
多文档源整合

技术栈

RAG
向量数据库（Chroma）
混合检索

时间：2 周

项目 3：代码助手（进阶）

功能需求

代码生成
代码解释
Bug 修复
代码审查

技术栈

LangChain Agent
Tool 调用
Prompt Engineering

时间：2 周

项目 4：数据分析助手（综合）

功能需求

自然语言查询数据库
数据可视化
报告生成
趋势分析

技术栈

LangChain Agent
SQL Tool
图表生成
RAG

时间：3 周

学习时间规划

全职学习（2-3 个月）

每天 6-8 小时

阶段	时间	重点
第 1 阶段	2-3 周	LLM API 调用
第 2 阶段	2-3 周	LangChain 框架
第 3 阶段	1-2 周	Prompt Engineering
第 4 阶段	2-3 周	RAG 系统
第 5 阶段	2-3 周（可选）	模型微调
第 6 阶段	1-2 周	部署优化

总计：10-16 周（2.5-4 个月）

业余学习（4-6 个月）

每天 2-3 小时

阶段	时间	重点
第 1 阶段	3-4 周	LLM API 调用
第 2 阶段	4-5 周	LangChain 框架
第 3 阶段	2-3 周	Prompt Engineering
第 4 阶段	4-5 周	RAG 系统
第 5 阶段	4-5 周（可选）	模型微调
第 6 阶段	2-3 周	部署优化

总计：19-25 周（4.5-6 个月）

常见问题

Q1：需要深度学习基础吗？

不需要！ 企业级 AI 开发主要是应用层面，不需要深入理解深度学习原理。

需要了解的：

LLM 的基本概念（Token、Temperature 等）
Embedding 的作用
基本的概率概念

不需要了解的：

反向传播算法
梯度下降数学推导
Transformer 内部实现

Q2：Python 需要多熟练？

中级水平即可

必须掌握：

基础语法（变量、函数、类）
数据结构（list、dict）
文件操作
异常处理

推荐掌握：

装饰器
异步编程（async/await）
常用库（requests、json）

不需要：

元编程
C 扩展
底层优化

Q3：需要购买 GPU 吗？

不需要！

原因：

使用 API 调用模型（OpenAI、Qwen 等）
微调可以用云服务或 Google Colab
RAG 不需要 GPU

什么时候需要 GPU：

本地部署大模型
大规模微调
实时推理要求极高

Q4：成本大概多少？

学习阶段：

API 调用：$10-50/月
云服务器（可选）：$20-50/月
总计：$30-100/月

生产环境：

API 调用：$100-1000/月（取决于流量）
云服务器：$50-200/月
向量数据库：$0-100/月
总计：$150-1300/月

Q5：如何选择学习路径？

如果你的目标是：

快速上手（1-2 个月） → 只学第 1-3 阶段 → 重点：LangChain + Prompt

完整掌握（2-3 个月） → 学完第 1-4 阶段 → 重点：LangChain + RAG

深入精通（3-4 个月） → 学完所有阶段 → 重点：全栈能力

Q6：遇到问题怎么办？

推荐资源：

官方文档
- LangChain：https://python.langchain.com/
- OpenAI：https://platform.openai.com/docs/
社区
- GitHub Issues
- Stack Overflow
- 知乎
- Discord/Slack 社区
实践
- 多写代码
- 多做项目
- 多看别人的代码

学习建议

1. 边学边做

理论学习：30%
代码实践：50%
项目开发：20%

每学一个概念，立即写代码验证！

2. 从简单开始

第 1 周：调用 API，实现简单对话
第 2 周：使用 LangChain，构建 Chain
第 3 周：优化 Prompt，提升效果
第 4 周：构建 RAG，实现文档问答
...

不要一开始就做复杂项目！

3. 重视 Prompt

好的 Prompt > 复杂的代码

80% 的问题可以通过优化 Prompt 解决！

4. 保持更新

AI 领域发展很快

关注 LangChain 更新
关注新模型发布
关注最佳实践
参与社区讨论

5. 实战为王

最好的学习方式是做项目

从小项目开始
逐步增加复杂度
解决实际问题
积累经验

总结

核心路径

LLM API → LangChain → Prompt → RAG → 微调 → 部署

最小学习集

2-3 个月即可上手

LLM API 调用
LangChain 基础
Prompt Engineering
RAG 基础

关键技能

LangChain（必须精通）
Prompt Engineering（必须精通）
RAG（推荐掌握）
微调（按需学习）

学习心态

快速上手（不要追求完美）
边做边学（实践最重要）
持续迭代（不断优化）
保持好奇（探索新技术）

祝你学习顺利！开始你的 AI 开发之旅吧！🚀

最后更新：2026-01-27

企业 AI 开发学习

AI 学习

企业级 AI 开发快速上手指南

📋 目录

学习路径总览

核心技能树

第 1 阶段：LLM 应用基础（2-3 周）

学习目标

核心知识点

1. LLM 基础概念

2. API 调用实战

3. 流式输出处理

实战练习

检验标准

第 2 阶段：LangChain 实战（2-3 周）

学习目标

核心知识点

1. LangChain 基础组件

2. Prompt Template

3. Chain 链式调用

4. Tool 工具定义

5. Agent 开发

6. Memory 管理

实战练习

检验标准

第 3 阶段：Prompt Engineering（1-2 周）

学习目标

核心知识点

1. 提示词设计原则

2. 基础提示技巧

3. 高级提示技巧

实战练习

检验标准

第 4 阶段：RAG 检索增强（2-3 周）

学习目标

核心知识点

1. RAG 基础概念

2. 向量数据库

3. 构建 RAG 系统

4. RAG 优化技巧

实战练习

检验标准

第 5 阶段：模型微调（可选，2-3 周）

学习目标

核心知识点

1. 何时需要微调？

2. LLaMA-Factory 微调

3. 使用微调后的模型

实战练习

检验标准

第 6 阶段：部署与优化（1-2 周）

学习目标

核心知识点

1. FastAPI 部署

2. Docker 容器化

3. 性能优化

4. 成本优化

5. 监控和日志

实战练习

检验标准

实战项目

项目 1：智能客服机器人（入门）

项目 2：企业知识库问答（进阶）

项目 3：代码助手（进阶）

项目 4：数据分析助手（综合）

学习时间规划

全职学习（2-3 个月）

业余学习（4-6 个月）

常见问题

Q1：需要深度学习基础吗？

Q2：Python 需要多熟练？

Q3：需要购买 GPU 吗？

Q4：成本大概多少？

Q5：如何选择学习路径？

Q6：遇到问题怎么办？

学习建议

1. 边学边做

2. 从简单开始

3. 重视 Prompt

4. 保持更新