人工智能从入门到精通：大语言模型（LLM）应用开发完整流程（2025-2026最新实用版）
目前（2026年）绝大多数人开发LLM应用并不是从头训练一个百亿/千亿参数模型，而是基于已有强大基础模型（闭源API 或 开源模型），通过工程化手段构建有实际商业/个人价值的应用。
下面是目前业界最主流、最实用的LLM应用开发全流程（从0到生产级），建议按这个顺序学习和实践。
一、LLM应用开发的典型技术分层（2025-2026主流架构）
用户界面（Web / App / 微信小程序 / 桌面客户端）
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对话管理 / 状态管理（Memory / 多轮对话）
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业务编排层（Agent / Chain / Workflow / Router）
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增强层（RAG / Tool Calling / Function Calling / MCP / Code Interpreter）
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大模型调用层（OpenAI / Claude / Gemini / DeepSeek / 通义千问 / Kimi / Grok / Qwen / Llama-3.1 / DeepSeek-R1 等）
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数据层（向量库 / 知识图谱 / 结构化数据库 / 文件）二、从入门到精通的完整开发路径（建议学习顺序）
阶段0：准备（1-2周）
- 学会调用任意一个大模型API（最重要的一步！）
- OpenAI / Claude / Gemini / 通义千问 / 智谱 / 月之暗面Kimi / DeepSeek / Grok 等任选其一
- 会写最基础的chat completion请求（temperature、top_p、max_tokens、system prompt）
- 安装Python环境 + 学会用 Jupyter Notebook 或 VSCode + uv / poetry 管理依赖
- 掌握最基础的 Prompt 写法（角色 + 任务 + 格式要求 + 样例）
阶段1：Prompt Engineering 精通（最重要基础，2-4周）
目标：能稳定地让模型输出你想要的结构化结果
必学技巧（2025-2026依然最有效）：
- 清晰角色定义（System Prompt）
- Few-shot / Many-shot 示例
- Chain-of-Thought (CoT) / Tree-of-Thoughts / ReAct
- 输出格式约束（JSON、Markdown、XML、YAML）
- 分步指令（Step by Step）
- 自一致性（Self-Consistency）
- 自我批评 / 反思（Self-Refine / Reflexion）
- 思维链 + 工具调用格式（Function Calling / Tool Use）
推荐练习项目：
- 简历优化助手
- 结构化信息抽取（从简历/文章抽关键字段）
- 智能客服回复生成
阶段2：RAG（Retrieval-Augmented Generation）开发（核心技能，4-8周）
目前80%+的实用LLM应用都离不开RAG
完整RAG开发流程：
- 数据收集与清洗
- 文档切分（Chunking策略：固定长度 / 语义切分 / 按标题 / MarkdownHeaderTextSplitter 等）
- 向量化（Embedding模型选择：bge-large-zh / text-embedding-3-large / voyage-3 / bce-embedding-base_v1 等）
- 向量数据库选择与搭建
- Chroma（最简单）
- Milvus / Zilliz
- Weaviate
- Qdrant
- PGVector / Redis / Elasticsearch
- 检索策略（2025-2026主流）
- 语义检索 + 关键词混合（Hybrid Search）
- MMR（最大边际相关性）
- Rerank（bge-reranker / cohere-rerank / bce-reranker）
- 多路召回 + 融合
- 增强阶段（Advanced RAG）
- HyDE（假设文档增强）
- Self-RAG / Corrective RAG
- RAPTOR / Recursive Retrieval
- Parent-Document / Small-to-Big
- 评估与迭代（非常重要！）
- 召回率 / 准确率 / 忠实度 / 答案相关性
- RAGAS / TruLens / DeepEval
推荐项目：
- 个人知识库助手（PDF/Word/网页/微信聊天记录）
- 企业内部文档问答系统
- 法律/医疗/财报专业问答
阶段3：Agent 与工具调用开发（高阶，4-12周）
从单轮问答 → 多步推理 + 工具使用
核心概念：
- Tool / Function Calling（OpenAI风格 / Anthropic风格 / MCP协议）
- ReAct / Plan-and-Execute / Self-Ask
- Agent框架选择（2026主流）：
- LangChain / LangGraph（最普及）
- LlamaIndex Workflows
- CrewAI / AutoGen / AutoGPT / BabyAGI
- OpenAI Swarm（轻量级多智能体）
- Dify / Coze / Flowise（低代码）
- 记忆（Memory）
- 短期：ConversationBuffer / Summary
- 长期：向量记忆 + 实体记忆 + 知识图谱记忆
推荐项目：
- 能查天气 + 搜索网页 + 读文件 + 写文件的通用助手
- 代码解释器 + 数据分析Agent
- 多Agent协作（研究员 + 写手 + 审稿人）
阶段4：模型选择与优化（持续进行）
- API vs 开源权衡
- 蒸馏 / 量化 / 加速（vLLM / SGLang / TensorRT-LLM / ollama / LMDeploy）
- 领域微调（LoRA / QLoRA / full-parameter / DPO / ORPO / KTO / PPO）
- 评估体系（Arena / MT-Bench / AlpacaEval / Reward Model）
阶段5：工程化与上线（生产级必备）
- 前端：Gradio / Streamlit / Chainlit / Dify / Next.js + Vercel AI SDK
- 后端：FastAPI / Sanic / Django
- 部署：
- Docker + Kubernetes
- Serverless（Vercel / Cloudflare Workers / AWS Lambda）
- GPU推理服务（vLLM / TGI / SGLang）
- 监控与评估：
- LangSmith / Phoenix / Helicone / PromptLayer
- Prometheus + Grafana
- 安全与防护：
- Prompt注入防御
- 输出过滤
- PII脱敏
- 内容审核
三、2026年推荐学习资料与项目路径（强烈建议）
入门到能做MVP（1-3个月）
- 《动手学大模型应用开发》（Datawhale）
- LangChain中文文档 + LangSmith
- 李宏毅2024/2025大模型视频
- 吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering》+《LLMOps》
进阶到生产级（3-12个月）
- LangGraph官方教程（状态机工作流）
- LlamaIndex高级RAG
- CrewAI / AutoGen实战
- DeepSeek-R1 / o1-like推理训练论文复现
- 自己从0搭建一个个人知识库 → 多工具Agent → 多Agent团队
一句话总结学习路径：
先会调API → 精通Prompt → 做出RAG → 做出Agent → 工程化上线 → 持续评估迭代 + 微调/蒸馏优化
你现在处于哪个阶段？
想先从哪个方向入手（Prompt / RAG / Agent / 微调 / 上线）？
告诉我，我可以给你更精细的下一步学习计划和代码模板。
