学习大模型，实践是非常重要的，所以首先得有显卡，可以购买，也可以在各种云平台上短租，具备此条件，然后再学习，才能达到事半功倍的效果。做为学习目的，显卡有16G显存就基本上够用了。
学习路径如下：
1、学习基础理论，主要包括神经网络、NLP、Transformer三部分。
2、学习部署大模型，了解模型的参数规模、精度、量化等概念。
3、学习微调大模型，了解全量微调、LoRA微调、SFT、强化训练等基础理论，实践LoRA微调。
4、学习开发Chat应用，了解最简LLM应用的开发过程。
5、学习RAG技术，先学习部署Dify等产品，然后学习langchain、llamaindex等。
6、学习Agent相关技术，深入学习Function-calling、Tools、Action等相关知识。

注意事项：1、不建议用Ollama等量化工具部署模型，因为5分钟就学会了，让人误以为大模型部署不过如此，其实Q4量化的精度很低，不适合用于生产环境。2、学习大模型是个系统性的过程，得一步一步学习实践，教程方面也要选成体系的。3、开始学习大模型，不能一下钻研很深的理论，还是要以实践为主。

2026年，大模型已经无处不在，但"幻觉"（hallucination）仍是企业落地的最大杀手：金融风控、医疗问诊、客服机器人动辄编造事实，直接导致合规风险和信任崩盘。

知识图谱（Knowledge Graph） 的核心价值正是结构化知识：把碎片化数据变成"实体-关系-属性"的三元组网络，让大模型"先查图谱再回答"。

• 行业价值：支持复杂多跳推理、知识溯源、实时更新，广泛用于推荐系统、智能搜索、企业大脑。
• 大模型痛点：纯向量RAG召回率低、无法处理逻辑关系；知识图谱+大模型（GraphRAG）可将准确率提升40%以上。
• 图谱赋能意义：把大模型从"概率生成器"变成"可信知识引擎"，真正实现企业级私有化落地。

核心知识点：知识图谱不是"又一个数据库"，而是大模型的长期记忆和推理大脑。

为方便大家学习 这里给大家整理了一份学习资料包 需要的同学 根据下图自取即可