何为知识库?

现在的LLM大模型太多，不管是Kimi、豆包、DeepSeek……都是通用型的，他们经过公开的数据进行了海量训练，适合各个行业的人使用，但它也像是“中央空调”，对每个人都有用，但并不“专一”。

因为，训练它的数据都是公共的，它们并没有接受专属于你的数据的训练。

举个不怎么恰当的例子：我们可以把大模型当成大脑，这个大脑会理解、会思考、会输出。

我们可以把自己私人的资料“投喂”给大模型，让大模型学习我们私人的资料，后续就能根据我们的资料来输出内容了。

如何投喂知识？

一谈到给大模型投喂知识，很多人一想到的就是：用自己的知识训练大模型。

这对于普通人来说，无疑是具有非常大的难度的。很多大模型平台都提供了“大模型微调”功能，但这些基本都是给开发者使用的，普通人用起来很吃力。

对于普通人来说，其实我们还可以通过“外挂知识库”的方式来让大模型根据我们的资料来输出。

主要有以下2种方式：

第一种需要平台和大模型有相关的检索能力才行，而大多数使用的知识库都是使用的第二种方式。

在本文开篇的视频中，就是在聊天的过程中附带了我们放在知识库中的文档，大模型才得知我们的那些私有资料。

所以，不要一来就想着去训练大模型，用外置知识库的的方法更简单。

哪些途径？

在本文开篇中给大家分享的方法是：本地部署大模型，再利用AI软件来实现知识库和对话。

其实，这种方法并不是最佳的，因为本地部署大模型对硬件的要求特别高。

看到这些大模型后面的容量了吗？它既是指下载后要占用的磁盘空间，也表示着运行起来后，要吃掉的电脑内存（接近）。

我相信绝大部分人的电脑只能跑第一个最轻简的，跑第二个就输出奇慢无比了。

所以，如果你的资料不是特别机密，可以考虑用在线的智能体平台来实现给AI搭配知识库。

这样的平台现在已经很多，比如：字节的扣子、腾讯的元器、智谱清言等。

实战方式？

说了这么多，在生活、工作中有什么用？

太有用了！

1.教学上

一线教师可以把课标、课本、创新的教学方式、以前的教案等资料整理成知识库，以后AI就能帮你写出具有你风格且考虑全面、有创新性的教案。

2.销售人员

把一些别人的优质文案、销售手段、你的特长和性格等整理为知识库，后期AI就能帮你制定销售方案。

3.办公室写手

把单位的基本资料、荣誉、以前你写的文件……整理成知识库；以后再写文件的时候，AI就能帮上大忙了。

太多了，列举不完了，大家现在就在脑海中想想在你的岗位上，有了这样的知识库AI能帮你做些什么吧！

这也是为什么我要把不坑盒子中的智能写作改成可以自定义写手的原因：

新版本很快就要和大家见面了，以后直接在Word中就能有专属于自己的写手了。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

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