news 2026/7/7 16:49:06

告别CRUD!2026年,AI Agent与RAG技术引领编程新革命!

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张小明

前端开发工程师

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告别CRUD!2026年,AI Agent与RAG技术引领编程新革命!

上周,和一位做了 8 年 Java 的朋友吃饭,他情绪很低落。

“被优化了。找了一个月工作,处处碰壁。”

我有点惊讶,他可是前公司的技术骨干,P7 级别,怎么会?

他叹了口气:“不是我技术不行,是时代变了。投了三十几份简历,一半以上都要求有AI 大模型、LLM、RAG相关经验。面试官不再问我微服务、高并发怎么弄,而是问我Agent 怎么设计,知识库怎么构建。”

这不是个例。打开招聘软件看看,30K 以上的高薪岗位,有多少还只是纯粹的后端开发?AI Copilot 已经能帮你写大部分基础代码了,你的核心竞争力还剩多少?

我们正处在一个尴尬的节点:不拥抱 AI,就会被后浪淘汰;想拥抱 AI,又不知从何学起。你是不是也有这样的困惑?

  • 想转型 AI,但感觉门槛太高?

  • 自学了一堆 Prompt 技巧,却只会“玩具代码”?

  • 知道 RAG 和 Agent 是未来,但不知如何落地?

难道普通程序员就没机会了吗?

当然不是!

企业需要的不是研究员,而是能将 AI 技术落地到业务场景的“AI 应用工程师”,这正是我们后端、架构师的优势所在!我们懂业务、懂架构、懂工程,缺的只是一个系统学习 AI 应用开发的领路人。

如何学习AI大模型?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

想正式转到一些新兴的 AI 行业,不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份LLM大模型资料分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
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