1. 打基础：语言 + 大模型概念（1～3 周）

你是 Java 后端，可以不从零学编程，但需要补两块： developer.volcengine

  • Python 基础（建议）
  • 目的：方便用现成 SDK、示例和开源项目（大多是 Python）。
  • 范围：函数、类、列表/字典、虚拟环境、pip、常见库（requests、pydantic、fastapi 等）。 yun.itheima
  • 大模型基础认知
  • 知道什么是 LLM、Transformer、自注意力，理解“预训练 + 微调”的概念即可，不必推公式。 blog.csdn
  • 区分几类模型：对话类（ChatGPT 等）、代码类、Embedding 模型、多模态模型。 betteryeah

输出要求：你能看懂一篇“LLM 简介 + ChatGPT 原理”的文章、能用 Python 写一个简单脚本调 HTTP API。 cloud.tencent

2. 入门实战：调用 API + Prompt 工程（2～4 周）

这是“从不会到能做 Demo”的关键阶段。 github

  • 调用大模型 API
  • 学会用 HTTP / SDK 调国内外主流模型（OpenAI/DeepSeek/文心/星火等）。 docs.feishu
  • 学会：补全、对话、函数调用（tool calling）这三类基本模式。 cnblogs
  • Prompt Engineering（提示词工程）
  • 常用模式：角色设定、思维链（CoT）、分步骤规划、少样本（few-shot）示例。 developer.volcengine
  • 学会为：问答助手、格式化输出、代码生成等场景写 Prompt 并反复迭代。 cloud.tencent
  • 简单 Demo 项目
  • 用 FastAPI/Flask + 前端（或命令行/Gradio）做 1–2 个 Demo，如：
  • 问答机器人（支持多轮对话）；
  • 文本改写/摘要工具（给定文章生成摘要）。 github

可参考的开源教程：

  • Datawhale 的「动手学大模型应用开发/LLM Universe」：完整拆解从 API 调用到一个知识库助手的流程。 cloud.tencent
  • 一些“零基础大模型应用开发”教程，强调从项目中学工程流程。 cnblogs

阶段目标：能独立写出一个调用多个模型 API 的小 Web 应用，对 Prompt 和返回结果调优有直觉。 developer.volcengine

3. 核心能力：RAG 检索增强 & LangChain 等框架（3–6 周）

当前大模型应用的主流形态是“RAG + Agent”，RAG 是第一必修课。 nowcoder

  • RAG（检索增强生成）概念
  • 流程：切分文档 → 向量化（Embedding）→ 存入向量数据库 → 基于查询召回片段 → 组织 Prompt 交给 LLM。 cnblogs
  • 典型场景：知识库问答、企业文档问答、FAQ 机器人等。 nowcoder
  • 向量数据库与数据处理
  • 学会用 1–2 个向量库：如 Chroma、FAISS、Milvus、Pinecone 等。 blog.csdn
  • 会做：文档抽取（PDF/HTML/Markdown）、清洗、切分（chunking）、Embedding 存储。 blog.csdn
  • 开发框架（LangChain / LlamaIndex / LangGraph 等）
  • 掌握 LangChain/LlamaIndex 的基本组件：LLM、Prompt、Retriever、Chain、Tool、Memory。 betteryeah
  • 能搭出一个“企业知识库问答”应用：
  • 支持上传文档；
  • 构建向量索引；
  • 实现基于 RAG 的高质量问答。 github

阶段目标：你能做一个“自家项目文档/接口文档知识库问答系统”，并解释清楚它的架构和各技术选型原因。 nowcoder

4. 进阶：Agent、工作流、多模态与工程落地（4–8 周）

在 RAG 上再往前一步，就是多工具协作的 Agent 和工程化落地。 damodev.csdn

  • Agent / 工作流
  • 理解 Agent 的概念：基于 LLM 的“决策 + 调用工具 + 迭代计划”。 betteryeah
  • 熟悉常见方案：LangChain Agents、LangGraph 的状态机/有向图工作流，或 Coze/Dify 这类“低代码/可视化 Agent 平台”。 yun.itheima
  • Demo 示例：
  • 一个“工单处理助手”：读取工单 → 调用搜索/知识库 → 生成回复草稿；
  • 一个“数据分析 Agent”：结合 SQL 工具/BI 接口做简单分析解读。 cnblogs
  • 多模态与特定场景
  • 文本 + 图像：图像理解、图文生成、截图问答。
  • 语音相关（可选）：语音识别、语音合成接入，对话机器人。 blog.csdn
  • 工程化落地
  • 后端开发视角：
  • 把 LLM 调用封装成微服务，对接你现有 Java 后端（REST、gRPC）。
  • 做限流、重试、熔断、日志、Tracing、埋点统计（如调用耗时、Token 消耗）。 betteryeah
  • 部署与运维：
  • 云服务部署（Docker + K8s 或 Serverless）；
  • API Key/权限管理、审计日志、敏感词过滤等合规能力。 nvidia

阶段目标：把一个 RAG/Agent 型应用产品化：有前端、有后端服务、能部署上线、能监控效果并迭代。 developer.volcengine

5. 后端开发者的技术栈对照表

你目前是 Java 后端，可以这么类比自己的已有技能与大模型栈。 processon

你现有后端技能在大模型应用里的对应
Spring Boot + REST APIFastAPI / Node + LLM API 网关服务 cloud.tencent
MySQL/Redis向量数据库 + 结构化业务库（两者并存） cloud.tencent
MQ、定时任务LLM 异步任务执行、批处理生成、评估任务 betteryeah
网关、鉴权LLM 应用 API 网关、多租户 & Key 管理 betteryeah
微服务 & ObservabilityLLM 应用的日志、Tracing、性能指标、AB 实验 betteryeah

一条典型的“后端转大模型应用开发”路径也会强调：后端 + RAG + Agent 是主线，不必一上来就研究训练/微调。 damodev.csdn