近来看到很多同学走大模型开发的方向，目前最低在40w+，好点的已经达到80、甚至百万。
作为进来最火的一个方向，大家一定要有所准备，有机会可以转入~
随着 ChatGPT 的爆发，过去的一年多的时间里，企业和个人对于学习和应用 AI 的必要性已经发生了革命性的转变。从最初的好奇心和探索欲望，逐步深化为对自我 AI 能力的迫切需求。
如今，掌握 AI 技术已经不再是选项，而是我们未来职场的一张必备门票。
我也一直在关注 AI 大模型的发展趋势，并尝试实践。然而，作为一个非 AI 专业的业务开发者，你是不是也跟我有同样的疑问，发现自己在实际工作中难以找到应用大模型的机会，同时缺乏深厚的学术背景，难以理解那些复杂的AI算法论文。面对这样的挑战，我们该如何跟上时代的步伐呢？
其实，我们不一定非得从头开始搞个全新的AI应用，很多时候，我们可能就是在现有的项目里加个新功能，然后用 AI 来实现这个功能。
类似于使用 API 构建应用，但不同于简单地调用 API 传入参数，基于大模型的 AI 应用开发需要有不同的编程模式，我们通过平常打好相关的基础，这样一旦有机会接触 AI，就能迅速上手。
说到这儿，我要特别推荐郑晔老师新出的这门《程序员的AI开发第一课》专栏。这门课全面覆盖了基于大模型的应用开发，从基础理论到实际应用，再到工程实践，逐步深入，帮助我们系统地掌握大模型的基础知识和应用技能。通过学习，你将能够清晰地掌握 AI 应用开发的全貌，为未来的 AI 项目打下坚实的基础。
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目前他已在极客时间平台开设了五门专栏，分别是《代码之丑》《软件设计之美》《10x程序员工作法》《程序员的测试课》，其次就是刚刚上线的《程序员的 AI 开发第一课》，累计读者近 12 万，可谓口碑讲师了。
大模型基础部分：在这部分，我们将了解大模型的基础知识，这是应用开发的基础。我们会学习如何编写有效的提示词，这不仅对AI开发者有用，也能帮助普通用户更好地利用AI。此外，还会探讨提示工程技巧，以挖掘大模型的潜力。
应用开发部分：这是本专栏核心，将重点介绍 OpenAI API 和 LangChain，两者是构建AI应用的关键工具。OpenAI API 行业领先，而LangChain 提供框架和模板。课程将深入 RAG 和 Agent 应用类型，并探讨工程实践，如实现记忆、缓存和统一接入，以优化AI应用开发。
模型能力部分：主要会探讨开源大模型，尤其是 Meta 的 Llama 系列，它们在成本效益上可与闭源模型竞争。还会讨论大模型的微调技术，与 RAG相比，微调能更深入地扩展模型知识。AI 应用需根据需求选择 RAG 或微调，或两者结合。
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这门课程可以说是郑晔老师基于自己作为普通程序员入门 AI 的亲身经历所总结的。他深刻理解我们在学习过程中可能遇到的需求和挑战。所以，不仅为大家提供了一个学习 AI 的良好起点，增强了我们面对复杂AI问题的勇气，而且内容贴近实际，易于我们理解和应用。让我们一起跟随郑晔老师，踏上这段 AI 学习之旅。
