AI，全称 Artificial Intelligence，中文翻译为人工智能，最简单的定义是，AI 是一门领域，人们在其中预设好“智能”算法，能够从数据中“学习”。从定义触发，AI 跟人类甚至动物的智能类似，随着时间的推移，能够从环境、教育、经验等外部资料中汲取知识，不断训练成长，最终达到一定智能水平，做出相应的智能决策。
本教程主要是围绕「生成式 AI」，也就是 Generative AI（简称 Gen AI），它是 AI 的一个分支类型，从名字上我们就能知道，生成式 AI 就像人类一样能够生成新的内容，吟诗作赋、写歌作曲、小说科幻、代码编程，甚至是图片绘画、视频音乐（GPT-4.5 据传还能 3D 建模），这些都是生成式 AI 的范畴。
目前来说，“AI”、“AIGC”、“语言模型”、“大模型” 等等其实都是指生成式 AI，因此后续文章不再做区分。
生成式 AI 最厉害之处，它能够极大地降低成本、提高效率，比如在国内的外贸行业，以前常常需要到国外的博览会去“借鉴”产品设计，这样下来一趟的来回机票成本贵、流程还很长，但是自从生成式 AI，他们通过 Midjourney 这个 AI 画图工具，半小时不到绘制多款产品供客户挑选，客户选中立即进入生产环节，痛点解决，企业的效率和利润 double。
生成式 AI 虽好，但现实情况是，一个是有很多人了解了但不会去用，第二个是用了但是用不好，一个生成式 AI 资讯服务公司的创始人曾经讲过，在他培训的企业中，80% 的人连基本的提示词都写不好。
导致我们无法充分利用 AI 的原因，一方面是对目前 AI 的底层语言模型了解不足（这一块之后会另外出文章讲解），更重要的是，不知道如何有效引导语言模型输出我们所需的内容。引导语言模型，正是通过「提示词」实现的，而学会怎么引导，这就是「提示词工程」。
提示词工程是一门比较新的学科，主要是怎么写提示词，还有就是怎么优化我们的提示词，以便语言模型能够更有效地产生期望的输出。虽然带着“工程”二字，但实际上技术只是一层面纱，戳破了，就会发现是一门简单的作文课，只不过是应用在 AI 上而已。
1. 误区一：很简单，不想了解
在搜索引擎主导的时代，我们可以轻松在搜索框中输入问题并获得所需信息。然而，当面对复杂问题时，搜索引擎的结果可能并不如我们所愿。因此一些大学会专门开设「信息检索」这门课程，教你如何通过搜索引擎，在海量的信息中找到你想要的信息。提示词工程也是如此，帮助你高效地引导 AI 输出你想要的内容，处理复杂的问题。
2. 误区二：学了提示词工程的技巧，但还是掌握不好
数学公式比较好掌握，但是如何运用数学公式解决实际题目可不是那么容易，提示词工程也是一样，学了技巧，但是如何运用到实际场景中，还是需要项目实战和经验积累。师傅领进门，修行在个人。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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