2026 LLM 工程学习路线图发布，从基础到实战全路径

2026 年大语言模型工程师路线图：完整学习路径

├── 1. 大语言模型工程基础
│ ├── 什么是大语言模型（LLM）？
│ ├── Transformer 与注意力机制
│ └── 分词、上下文窗口与推理

├── 2. 面向大语言模型工程的 Python
│ ├── Python 基础与面向对象编程
│ ├── NumPy、Pandas 与数据处理
│ └── 异步编程与 API 集成

├── 3. 数学与深度学习
│ ├── 线性代数与概率论
│ ├── 神经网络与反向传播
│ └── 梯度下降与优化方法

├── 4. Transformer 架构
│ ├── 自注意力与多头注意力
│ ├── 位置嵌入与分词
│ └── 编码器-解码器结构与仅解码器模型

├── 5. 调用大语言模型 API
│ ├── OpenAI 及其他模型 API
│ ├── 提示词设计与结构化输出
│ └── 流式传输、重试与错误处理

├── 6. 提示词工程
│ ├── 零样本与少样本提示
│ ├── 思维链提示策略
│ └── 提示词模板与版本管理

├── 7. 嵌入与向量数据库
│ ├── 文本嵌入与语义相似度
│ ├── 向量搜索与索引
│ └── Pinecone、Qdrant 与 Chroma

├── 8. 检索增强生成（RAG）
│ ├── 文档加载与分块
│ ├── 混合搜索与重排序
│ └── 检索效果评估与事实依据

├── 9. 微调与模型适配
│ ├── 数据集准备与整理
│ ├── 监督式微调
│ └── LoRA、QLoRA 与参数高效微调

├── 10. 大语言模型智能体与工具使用
│ ├── 工具调用与外部 API
│ ├── 智能体规划与执行循环
│ └── 记忆机制与多智能体工作流

├── 11. 评估与大语言模型安全
│ ├── 基准测试与评估数据集
│ ├── 幻觉检测与防护机制
│ └── 提示词注入与数据隐私

├── 12. 大语言模型部署与优化
│ ├── FastAPI 与模型服务
│ ├── 量化与推理优化
│ └── Docker、GPU 与云端部署

└── 13. 生产级大语言模型系统与职业发展
├── 监控、追踪与可观测性
├── 成本、延迟与可扩展性优化
└── 实战项目与面试准备

---

推荐电子书 → 获取《大语言模型工程手册》