在大模型时代洪流中，架构设计师就像时代舵手，不仅精通传统架构设计精髓，更要拥抱数据洪流与AI智能的浪潮。他们需具备前瞻视野，深入理解大模型技术如何重塑业务逻辑与系统架构，灵活运用云计算、微服务、自动化运维等现代技术栈，构建高可用、可扩展、智能化的系统架构。今天，小编为架构设计师们推荐8本架构领域不容错过的好书，以应对新的时代需求。

01

《企业应用架构模式》

《企业应用架构模式》
（典藏版）
作者：马丁·福勒（Martin Fowler）

**推荐理由：**世界著名软件开发大师Martin Fowler经典之作，王怀民院士领衔翻译；大道归一，无论技术本身如何变化，企业应用的架构思想始终是解决共性问题的不二法宝

02

《软件架构实践》

《软件架构实践》
（原书第4版）
作者：伦·巴斯 保罗·克莱门茨 等

**推荐理由：**软件架构师成长必读经典书籍，图书届奥斯卡Jolt大奖获奖作品，全球10余个国家出版。卡内基梅隆等名校教材，IEEE杂志10佳图书，软件架构图书事实标准。

03

《持续架构实践》

《持续架构实践》
敏捷和DevOps时代下的软件架构
作者：穆拉特·埃尔德 皮埃尔·普约尔 伊恩·伍兹

推荐理由：“持续架构”之父作品！敏捷软件开发泰斗、UML之父等推荐，应对软件规模和复杂度的革命性方法，中国4位持续架构领路人茹炳晟、刘惊惊、于君泽、曹洪伟倾情翻译。

04

《架构之道：软件构建的设计方法》

《架构之道：软件构建的设计方法》
作者：居瓦·洛瑞（Juval Lowy）

**推荐理由：**获得微软“软件传奇”称号著名架构师JuvalLowy硬核打造软件架构和项目“双重设计”的新世界，构建一条通往成功的设计之道

05

《架构即未来》

《架构即未来》
现代企业可扩展的Web架构、流程和组织
（原书第2版）

作者：马丁L.阿伯特 迈克尔T.费舍尔

**推荐理由：**可扩展性著作新版，世界互联网技术和管理引领者亲笔撰写，中国IT技术领域的领军人物陈斌倾情翻译。李大学、余晨、唐毅亲笔作序；涂子沛、段念、唐彬等联合力荐

06

《架构真经》

《架构真经：互联网技术架构的设计原则》
（原书第2版）

作者：马丁L.阿伯特 迈克尔T.费舍尔

推荐理由：《架构即未来》姊妹篇，硅谷大咖的干货呈现，互联网架构的50条军规.唐彬、向江旭、叶亚明、段念、吴华鹏、张瑞海、韩军、程炳皓、张云泉、余晨、李大学、霍太稳联袂力荐

07

《系统架构》

《系统架构：复杂系统的产品设计与开发》

作者：爱德华·克劳利 等

**推荐理由：**本书由系统架构领域3位领军人物亲笔撰写，该领域资深专家Norman R. Augustine作序推荐

08

《现代软件工程：面向软件产品》

《现代软件工程：面向软件产品》

作者：伊恩·萨默维尔（Ian Sommerville）

**推荐理由：**国际知名软件工程专家伊恩·萨默维尔撰写，系统地介绍了软件产品工程化的基本思想、原理和方法

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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。

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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，故此将并将重要的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。

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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