零基础成为AI工程师六个月分步学习路线规划

零经验如何成为AI工程师：到学习结束时，你需要做到：
- 端到端搭建LLM应用
- 调用OpenAI / Anthropic /开源技术栈的API
- 正确设计提示词和上下文
- 添加工具调用和结构化输出
- 部署真实项目

接下来，我们按月讨论你的学习路线图。

第1个月：打牢编程和基础能力
需要学习的内容：
- 熟练掌握Python
- Git + GitHub
- CLI/终端基础
- JSON、API、HTTP、异步基础
- 基础SQL
- 用pandas处理基础数据
- 虚拟环境、包管理、错误处理
- FastAPI或Flask

第2个月：掌握LLM应用开发
需要学习的内容：
- 提示词基础
- 系统指令 vs 用户指令
- 结构化输出/JSON schema
- 函数/工具调用
- 流式响应
- 对话状态
- 成本/延迟/token基础
- 故障处理
- 对提示词注入的认知

第3个月：正确学习RAG
需要学习的内容：
- 嵌入（embeddings）
- 分块（chunking）
- 向量数据库
- 元数据过滤
- 重排序（reranking）
- 检索质量问题
- 减少幻觉
- 引用和接地（citations and grounding）

第4个月：智能体、工具、工作流、评估
- 智能体循环（agent loops）
- 工具选择
- 状态管理
- 重试
- 什么时候不应该使用智能体
- 多步骤工作流
- 评估框架（evaluation harnesses）
- 任务成功指标

第5个月：部署、产品思维和可靠性
需要学习的内容：
- FastAPI生产模式
- Docker
- 后台任务
- 队列
- 鉴权+API密钥安全
- 日志
- 可观测性
- 提示词/版本管理
- 评估仪表盘
- 成本监控
- 速率限制
- 缓存

第6个月：专业化，达到可应聘水平
你学到的这些知识技能可以应用到三个方向，你需要选择一个专注练习，尽管上文提到的所有内容本身也都需要通过实践才能学好。

方向1：AI产品工程师
适合想要快速拿到初创公司offer的人
专注方向：
- LLM应用
- RAG
- 智能体
- 部署
- 产品UX

方向2：应用ML / LLM工程师
专注方向：
- 微调
- 什么时候用微调什么时候用提示词
- 评估
- 推理优化
- 开源模型
- 训练管线

方向3：AI自动化工程师
专注方向：
- 工作流编排
- 业务流程自动化
- 多工具系统
- CRM、文档、邮件、客服、运营场景

这个路线图会带你走通一条实用路径，关键是学习每个知识点，然后在真实项目中验证。
到第6个月，你就已经拥有多个成品项目，或是完成任务的样例了。
这时候找AI工程师工作会容易很多。
保存下来吧，免得弄丢，之后还能回来复习。

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