@sairahul1发布6个月成为AI工程师学习路线图(6 months)

如何在未来 6 个月成为 AI 工程师：

到结束时，你需要能够做到这些：
- 端到端构建 LLM 应用
- 使用 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

那么，我们来逐月讨论你的学习路线。

第 1 个月：夯实编程和基础能力

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
- 使用 pandas 进行基础数据处理
- 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

要学习的内容：
- 提示词基础
- 系统指令和用户指令的区别
- 结构化输出 / JSON 模式
- 函数/工具调用
- 流式响应
- 对话状态
- 成本 / 延迟 / token 基础
- 失败处理
- 对提示词注入有认知

第 3 个月：正确学习 RAG

要学习的内容：
- 嵌入向量
- 分块
- 向量数据库
- 元数据过滤
- 重排序
- 检索质量问题
- 减少幻觉
- 引用和接地

第 4 个月：智能体、工具、工作流、评估

- 智能体循环
- 工具选择
- 状态管理
- 重试
- 什么时候不该用智能体
- 多步工作流
- 评估工具
- 任务成功指标

第 5 个月：部署、产品思维和可靠性

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，达到可入职水平

你学到的这些知识和技能可以应用到三个方向，你需要选择其中一个专注练习，尽管上面提到的所有内容最好也都是通过纯实践学习的。

方向 1：AI 产品工程师
如果你想快速拿到初创公司工作，选这个。
专注：
- LLM 应用
- RAG
- 智能体
- 部署
- 产品用户体验

方向 2：应用 ML / LLM 工程师
专注：
- 微调
- 什么时候该微调什么时候该用提示词
- 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：
- 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

这个路线图会帮你走完一条实用的路径，关键是学习每个点，然后在实际工作中测试它们。到第 6 个月，你就已经拥有数个搭建好的产品或已完成任务的示例，此时找一份 AI 工程师的工作会容易得多。

收藏这条，以免丢失，之后可以回来复习。