企业官网建设流程全解析

本文为Java和Python程序员提供转行大模型开发的实用路线图。首先强调基础知识的重要性，包括高等数学、机器学习算法等。接着，针对Java开发者，提供使用Spring AI框架的详细步骤，从环境搭建到代码实现；针对Python开发者，介绍使用Langchain库的入门方法。文章指出，虽然入门相对简单，但大模型开发需要不断实践和深入，推荐学习Spring AI Alibaba和AgentScope（Java）以及Langchain和LlamaIndex（Python）等库。最后，讨论了Java和Python在大模型开发中的适用性，并鼓励读者留言交流。

注意不是标题党，这篇文章会告诉你一个Java程序员怎么去转大模型开发，同样也会告诉你一个Python程序员怎么转大模型开发。当然应该怎么走，你可能直接去找大模型，然后问：Java程序员怎么去转大模型开发 or Python程序员怎么去转大模型开发，它会告诉你：

1、先学基础知识，让你看看高数，数分等课程，

2、学习机器学习相关的基础(如逻辑回归、决策树、随机森林)。十大机器学习算法等等。

3、然后再去看看Transformer等…

不想写了,这个路线太漫长了，真的等你学会了，黄花菜都凉了，大模型又变了，你又得学，哈哈…。

前面不久就流传了一段话，真的很形象。

求求你们了，别再整新玩意儿了Manus没用过，OpenCode还没装，Cowork还没捂热，又来个Clawdbot.前脚Remotion干翻剪映，后脚Pencil打倒Figma,去年前端已死，今年iOS爆发。上周嘲笑苹果，这周下单Mac,每天都革了昨天的命，日日都是AGI...学习和选择新工具的目的是为了搞出一个有用的东西来，而不是为了等着学习下一个工具啊!!

这里我就针对Java和大数据分别给一个实际的操作方向，跟着这个方向走就行，你的视线会更加清晰。

Java开发者

对于一个Java开发者，那你一定很熟悉Springboot和Springcloud，如果你是一个Java开发者你可能会这两个框架，就能找到一个不错的工作，如果你工作时间久了，说不定现在是一个leader了，对于一个leader，你学习的时间一般不够的，看看这篇，对于你而言利益才最大化。当然我这篇需要是给适配小白的哈，话不多说，直接开干。

第一步，打开网站：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html，先看看这个文档，记住下面的图(当然，里面很多图，都值得记住)

第二步，打开IntelliJ IDEA Community Edition这个软件。

第三步，打开这个网站https://start.spring.io/，并按下图要求填写。

第四步，下载并把源码加载到Idea中，如下图所示

第五步，看下第一步的官方文档，添加下面的依赖。

<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId> <version>${spring-ai.version}</version> </dependency>

第六步，在resource目录下创建一个application.properties文件，内容如下：

spring.application.name=spring-ai-demoserver.port=8088spring.profiles.active=devlogging.level.org.springframework.ai.openai=DEBUGlogging.level.org.springframework.web.client=DEBUG spring.ai.openai.api-key=sk-mugdcopodnmzabvwstyliyrholeodutsevmqokapumpdtdrzspring.ai.openai.base-url=https://api.siliconflow.cn/spring.ai.openai.chat.options.model=Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

第七步，写一个controller，如下：

public class ChatController { / * 方式一： 直接使用OpenAiChatModel方式 * spring ai 文档： https://docs.spring.io/spring-ai/reference/1.0/api/chat/openai-chat.html */ private final OpenAiChatModel chatModel; @Autowired public ChatController(OpenAiChatModel chatModel) { this.chatModel = chatModel; } / * 非流式输出 * curl验证： curl --location 'http://localhost:8089/ai/generate?message="springboot ai 是什么？"' * */ @GetMapping("/ai/generate") public Map<String, String> generate(@RequestParam(defaultValue = "Tell me a joke") String message) { return Map.of("generation", chatModel.call(message)); }

第八步，启动你的springboot程序，并使用postman测试一下

是不是稳了啊，其实就这么简单，你说难吧，它真不难，你说容易吧，也不容易，比较大模型开发的内容很多，也不是一时就能学会了。

上面的Python开发者可能会疑惑，脑子有洞？一个大模型调用整的这么麻烦？，哈哈…用Java去写大模型开开发确实不是很合适。现在我们就站在Java开发者角度去学习下Python的怎么玩大模型。

Python开发者

如果你是一个Python开发者，像Flask、FastApi、Django等等框架你应该是摸得滚瓜烂熟了，可能也和Java开发者一样，都是一个小leader了，可能你也早已经接触了大模型了，不过我写这个的时候就当你们都没有接触过哈，咱们也跟spring ai一样学习，一步一步的开始。

第一步：安装Python

省略.............

第二步：安装langchain

打开这个地址：https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview，这里注意一下，安装langchain1.x的版本哈。

pip install -U langchain

第三步：打开Pycharm

创建一个demo.py，内容如下：

from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI( model=model_name, # 新版本更适配 ReAct temperature=0.1, api_key=api_key, base_url=base_url)response = llm.invoke("Spark原理")print(response)

第四步：执行结果

可能你又会说，你这就一个测试，没有使用web端api，哥哥，这个只需要把代码封装在一个函数中，并使用fastapi即可。

总结

可能你会觉得，这不就入门么？我也很肯定的回答你，毛都没有，springai里面的内容不是入门，它包含了RAG、MCP等等使用方式，这些都是需要自己去实践，不断去是错(偷偷告诉你，你按我的步骤实践，你都会出现各种问题)。

对于Java开发者，你学好Spring AI ,Spring AI Alibaba ，AgentScope，基本就可以找到一份不错的大模型开发工作。

对于Python开发者，你学好Langchain、LlamaIndex等库也可以找一份不错的大模型开发工作(注意是等，因为python的东西比Java的多)。

现在我们讨论一下Java和Python哪个更适合大模型开发，我个人意见是Python，但是这不是由个人决定的，这个是由你所在公司的Leader所决定，可能他就觉得Java是最适合的，那你也没办法，你也得硬着头去做。

最后

如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。

现在的市场，已经用数据给程序员指明了方向：学AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！

看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer，很多人心里都动了心，但真正的难题来了：零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？

别慌！今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包，覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程，所有资料均已整理归档，无冗余、无套路，免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白！

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1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习书籍&文档

3、AI大模型最新行业报告

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四阶段精细化学习规划（附时间节点，可直接照做）

结合上述资源，给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划，总时长约2个月，小白可循序渐进，程序员可根据自身基础调整节奏，高效掌握大模型核心能力，快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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6、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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