6个月AI工程师路线图

第1个月：扎实掌握编程与基础知识 - 精通Python - Git与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 - 提示词基础 - 系统指令与用户指令的区别 - 结构化输出/JSON模式 - 函数/工具调用 - 流式响应 - 对话状态管理 - 成本/延迟/令牌基础 - 故障处理 - 提示注入意识 第3个月：正确学习RAG - 嵌入 - 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 - 引用与依据 第4个月：智能体、工具、工作流与评估 - 智能体循环 - 工具选择 - 状态管理 - 重试机制 - 何时不使用智能体 - 多步骤工作流 - 评估框架 - 任务成功指标 第5个月：部署、产品思维与可靠性 - FastAPI生产模式 - Docker - 后台任务 - 队列 - 认证与API密钥安全 - 日志记录 - 可观测性 - 提示词/版本管理 - 评估仪表板 - 成本监控 - 速率限制 - 缓存 第6个月：专精并具备就业能力 选择一个方向并专注于实践： 方向1：AI产品工程师（LLM应用、RAG、智能体、部署、产品用户体验） 方向2：应用机器学习/LLM工程师（微调、何时微调与提示词对比、评估、推理优化、开源模型、训练管道） 方向3：AI自动化工程师（工作流编排、业务流程自动化、多工具系统、CRM、文档、电子邮件、支持、运营用例）