网上从来不缺大模型资料，缺的是一条真正适合程序员的学习路径。
LLM Master 不是零散文章的合集，而是一套从基础认知 → 应用开发 → RAG → Agent → 微调与部署 → Transformer → 项目与面试逐级展开的完整知识体系。它关心的不只是“这个概念是什么”，更关心：为什么这样设计、工程上如何落地、出了问题怎么排查、面试时如何讲清楚。
如果你有 Java、C++、Go、Python 或前端开发基础，希望进入大模型应用开发、Agent 工程或 AI 后端，这个仓库就是为你准备的。
为什么选择 LLM Master
| 你会得到什么 | |
|---|---|
| 🧭 完整路线 | 从入门到生产与面试，按知识依赖组织，不再面对一堆文章无从下手 |
| 🧱 工程视角 | 聚焦 API、数据、检索、工具、状态、评估、性能、成本和可靠性 |
| 🔬 原理与代码 | 从 Q/K/V、Attention 到手写 Tiny Transformer，把黑盒逐层拆开 |
| 🛠️ 项目导向 | 每个阶段都有可交付项目和完成标准，学完能做、能讲、能写进简历 |
| 🎯 面试闭环 | 覆盖 RAG、Agent、微调、Transformer、AI 编程及真实大厂面经 |
| 🔄 持续更新 | 跟进 Agent Harness、Context Engineering、MCP、多 Agent 等前沿工程实践 |
大模型开发知识全景
| 方向 | 核心内容 | 学习入口 |
|---|---|---|
| AI使用 | ChatGPT、GPT-6 Astra、Claude Opus 5、Fable 5.1 | 会员充值、API调用 |
| 基础认知 | LLM 关键词、训练流程、岗位选择、Token 与 API 成本 | 开发者入门 |
| 模型应用 | Prompt、结构化输出、流式响应、Function Calling、上下文工程 | 应用开发路线 |
| RAG | Chunk、Embedding、向量数据库、混合检索、Rerank、评估 | RAG 专题 |
| Agent | ReAct、工具设计、规划、记忆、状态、失败恢复、评估 | Agent 路线 |
| Multi-Agent | Planner/Worker/Reviewer、DAG、任务包、通信与上下文治理 | Agent 专题 |
| 微调 | SFT、RLHF、DPO、LoRA、QLoRA、蒸馏与 RAG 选型 | 微调专题 |
| 推理与部署 | vLLM、SGLang、KV Cache、PagedAttention、量化、压测 | 部署专题 |
| Transformer | Q/K/V、Attention、位置编码、FFN、LayerNorm、完整实现 | Transformer 专题 |
| AI 编程 | Claude Code、Agent CLI、Skills、Hooks、MCP、工程工作流 | AI 编程专题 |
| 求职面试 | 高频题、回答框架、项目表达、真实大厂面经 | 面试路线 |
学习路线
flowchart LR
A[0 · 全局认知] --> B[1 · 模型调用]
B --> C[2 · RAG]
C --> D[3 · Agent]
D --> E[4 · 生产工程]
E --> F[5 · 原理与面试]阶段 0：建立全局认知
先理解大模型应用开发在做什么、不同岗位有什么区别，以及 Prompt、RAG、Agent、微调分别解决什么问题。
- 学习入口：开发者入门路线
- 完成标志：能画出一次模型请求的完整链路，能解释技术版图和岗位边界
阶段 1：掌握模型调用基本功
从“会聊天”走向“会开发”，掌握 Prompt、结构化输出、流式响应、工具调用、上下文、成本和延迟。
- 学习入口：大模型应用开发路线
- 阶段项目：实现一个支持流式输出、JSON Schema、错误处理和成本统计的 AI 应用
阶段 2：构建可评估的 RAG
打通文档处理、切片、Embedding、召回、Rerank、生成、引用和评估的完整链路。
- 学习入口：RAG 专题
- 阶段项目：实现一个有混合检索、答案引用、离线评测集和错误分析的知识库
阶段 3：从 Workflow 走向 Agent
理解什么时候需要 Agent，掌握工具契约、状态、记忆、规划、权限、失败恢复和评估。
- 学习入口：Agent 专项路线
- 阶段项目：实现一个可中断、可恢复、可追踪、可评估的工具型 Agent
阶段 4：补齐生产工程能力
把 Demo 变成可上线服务：部署、缓存、量化、限流、超时、重试、监控、压测和容量规划。
- 学习入口：部署与性能专题
- 阶段项目：为 RAG/Agent 服务提交一份压测、容量、可靠性和成本报告
阶段 5：理解原理，准备面试
从应用开发者视角理解 Transformer，并把知识、项目与工程取舍整理成有证据的面试表达。
- 学习入口：Transformer 专题 · 面试路线
- 完成标志：能手写最小 Transformer，能围绕指标、故障和取舍讲清项目
想直接开始？打开完整学习路线，从与你当前水平匹配的阶段进入。
四个值得写进简历的项目
| 项目 | 核心能力 | 最低交付标准 |
|---|---|---|
| AI 业务助手 | Prompt、流式输出、结构化结果、Function Calling | 有异常处理、Token 统计和自动化测试 |
| 企业知识库 | 文档解析、混合检索、Rerank、引用、RAG 评估 | 有固定评测集、Bad Case 分类和指标基线 |
| 工具型 Agent | 工具契约、状态机、规划、权限、Checkpoint | 有 Trace、失败恢复、预算上限和完成率评估 |
| 生产级 AI 服务 | 网关、限流、缓存、压测、监控、灰度 | 有 P99、TTFT、TPOT、Goodput 和容量报告 |
项目不以“跑通 Demo”为结束。能够回答为什么这样选、效果如何度量、失败如何恢复、成本如何控制，才是真正完成。
热门专题
| RAG 全链路 从切片与向量检索，到混合召回、Rerank、引用和评估。 进入专题 → | Agent 工程 从 ReAct 与工具调用，到记忆、规划、失败恢复和 Multi-Agent。 进入专题 → | Transformer 从 Attention 原理到逐组件手写，真正理解大模型的底层骨架。 进入专题 → |
| 微调与对齐 理解 SFT、RLHF、DPO、LoRA、QLoRA，以及何时不该微调。 进入专题 → | 部署与性能 部署选型、KV Cache、PagedAttention、量化、压测和容量规划。 进入专题 → | AI 编程 Claude Code、Agent CLI、Skills、Hooks、MCP 与工程化开发工作流。 进入专题 → |
面试与求职
仓库不仅整理知识点，也帮助你把知识变成面试中的有效表达。
建议用统一结构回答项目题：业务问题 → 技术选型 → 系统设计 → 评估指标 → 故障与优化 → 最终结果。
如何使用这个仓库
- 第一次学习：从完整学习路线开始，不建议直接刷全量目录。
- 正在做项目：进入对应专题索引，按问题查缺补漏。
- 准备面试：先补专题知识，再用面试路线组织回答。
- 寻找某篇文章：打开全部资料索引，浏览 150+ 篇教程与面经。
适合与不适合
这个仓库适合：
- 有开发基础，希望系统进入大模型应用开发的程序员
- 正在搭建 RAG、Agent、AI 后端或 AI 编程工作流的工程师
- 想补齐原理、生产工程或大模型面试能力的开发者
它不以纯算法研究和大规模预训练为主。如果你的目标是研究新型模型结构、训练基础模型或深入数学证明，建议将本仓库作为应用工程补充，而不是唯一资料。
持续更新
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最新内容首发于公众号「卡码大模型」。
参与贡献
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