AI 工程师的完整学习树，从 Python 到生产部署

AI 工程师进阶知识树 🌳

AI 工程不是只学一个大语言模型或一个框架。它是要理解所有模块如何组合，才能构建出真实世界的 AI 应用。

下面是这条学习路径的全貌：

🔹 基础
Python、API、Git、Linux、JSON，以及云基础。

🔹 大语言模型基础
Token、上下文窗口、嵌入、注意力机制、微调，以及推理。

🔹 提示词工程
系统提示、结构化输出、提示链、零样本、少样本，以及思维链技术。

🔹 RAG
检索、分块、嵌入、向量数据库、重排序，以及引用。

🔹 AI 智能体
规划、记忆、工具调用、反思、多智能体系统，以及智能体工作流。

🔹 模型提供方
了解 OpenAI、Google、Anthropic、Meta、Mistral 和 DeepSeek 的模型。

🔹 框架与数据库
LangChain、LlamaIndex、CrewAI、Haystack、PostgreSQL、Redis、Qdrant 和 Pinecone 等工具。

🔹 部署
Docker、Kubernetes、CI/CD、监控、扩缩容，以及无服务器基础设施。

🔹 评估与生产级 AI
基准测试、可观测性、护栏、安全、治理、缓存、成本优化，以及可靠性。

🔹 精通
把以上全部应用起来，构建 AI 聊天机器人、副驾驶、语音智能体、自主智能体，以及 AI 搜索引擎。

关键在于：不要停留在试用 AI 工具，而要学会如何构建、评估、部署并维护能在真实世界运行的 AI 系统。

保存这份路线图，用它来指引你的 AI 工程学习之路。❤️ 点赞 🔁 转发 🔖 收藏
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