一份面向开发者的生成式AI系统学习路线已发布，从零基础到生产级部署，共分八个阶段，强调实践项目构建与真实应用能力。
第一阶段：AI基础（生成式AI概念、Token、嵌入、幻觉、上下文窗口、训练 vs 微调）
第二阶段：提示工程（零样本、少样本、思维链、角色提示、优化技巧）
第三阶段：主流模型对比（GPT、Claude、Gemini、Llama、DeepSeek、Mistral、Qwen）
第四阶段：AI开发（Python、API、SDK、流式响应、函数调用、结构化输出）
第五阶段：RAG（嵌入、向量数据库、文档分块、语义搜索、生产级RAG系统）
第六阶段：AI代理（多代理、规划、记忆、工具调用、MCP协议）
第七阶段：实际项目（AI聊天机器人、简历分析、网站构建、客服、PDF聊天、代码助手等）
第八阶段：部署与生产（安全、鉴权、限流、监控、日志、性能优化、成本控制、扩缩容）
路线面向学生、软件开发者、创业者等零基础学习者，每阶段均附带实践示例，后续文章将从“什么是生成式AI”开始循序讲解。
#开发者 #工具 #生成式AI #学习路线 #PromptEngineering #RAG #AIAgents #LLM #DeepSeek #Mistral
@DevToolboxHub