AI Engineer 学习中心 - 从使用 AI 到构建 AI 应用

AI Engineer 是 AI 时代最热门的职业之一。本学习中心教你如何调用 LLM API、构建 RAG 系统、开发 AI Agent，将 AI 能力集成到实际产品中。

学习路径

LLM API 入门：学会调用 OpenAI、Claude 等 API
Prompt Engineering：系统学习提示工程技术
RAG 系统构建：检索增强生成实战
AI Agent 开发：构建能自主行动的 AI 代理
生产环境部署：将 AI 应用安全上线

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AI Engineer

构建 AI 应用

从使用 AI 到构建 AI 应用

掌握 LLM API、RAG、Agent 开发，成为 AI 时代的开发者

example.pyOpenAI API

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

快速上手 OpenAI 或 Claude API

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AI Engineer 到底需要会什么？

AI Engineer = Full‑stack + Prompt + Cloud + Data Thinking + AI Engineering

📊 技能框架基于 AI 行业招聘趋势与 Anthropic、OpenAI 等头部公司工程实践整理 · 已有 2,300+ 人完成测试

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第 1 步：Full‑stack（更重要）

能把 AI 能力做成真正可用的产品功能。

评估你的技能掌握程度（0/19 已评估）

前端开发（React/Vue）

Next.js（CSR/SSR/SSG/ISR）

Responsive Web Design

后端开发（Node.js/Python）

RESTful API 设计

API 安全（Rate Limit/CORS）

数据库（PostgreSQL/MongoDB）

认证授权（JWT/OAuth）

Message Queue（Redis/RabbitMQ）

WebSocket 实时通信

Testing（Unit/Integration/E2E）

Error Handling & Logging

Caching 策略（Redis/CDN）

Docker 容器化

Git 版本控制

Git Conflict 解决

Code Review

设计原则（SOLID/DRY/KISS）

AI Coding（Cursor/Claude Code/Kiro）

搜索：Docker →搜索：Kubernetes →看路线图 →

💡 延伸思考（不参与技能评估）

AI Product Thinking

如何设计 AI 原生的用户体验？如何 A/B 测试 AI 功能效果？如何平衡 AI 能力与用户预期？

AI Security

更广泛的 AI 安全考量：模型攻击防护、数据隐私合规（GDPR）、AI 伦理与偏见检测。

📦 资源库

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❔ 热门问答

RAG 和 Fine-tuning 该怎么选？

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LangChain 和 LlamaIndex 的区别？

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如何降低 LLM API 成本？

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💡 常见问题

关于 AI Engineer 你可能想知道的

AI Engineer 和数据科学家有什么区别？

数据科学家 专注于模型训练、数据分析和算法研究，需要深厚的数学和统计学基础。AI Engineer 则专注于将 AI 能力集成到实际应用中，更侧重于软件工程实践、API 调用、系统设计。简单来说，数据科学家训练模型，AI Engineer 使用模型构建产品。

需要先学机器学习才能成为 AI Engineer 吗？

不一定。现在的 LLM API（如 OpenAI、Claude）已经把复杂的机器学习封装好了，你只需要学会调用 API、设计 Prompt、构建应用架构。当然，了解基本的 ML 概念会帮助你更好地理解模型行为，但不是必须的入门门槛。

RAG 和 Fine-tuning 该怎么选？

RAG（检索增强生成）：适合需要实时更新的私有知识库、成本较低、实现简单。Fine-tuning（微调）：适合需要改变模型行为风格、有大量训练数据、追求极致性能。一般建议先用 RAG，效果不满意再考虑 Fine-tuning。RAG 是 80% 场景的最佳选择。

如何降低 LLM API 调用成本？

几个实用技巧：1) 选择合适的模型 - 简单任务用 GPT-3.5/Claude Haiku，复杂任务才用 GPT-4/Opus； 2) 优化 Prompt - 简洁明确，减少 token； 3) 实现缓存 - 相似问题复用结果； 4) 批量处理 - 合并请求减少调用次数。

AI Engineer 的就业前景如何？

非常火热。根据 2024 年数据，AI Engineer 是增长最快的技术岗位之一，薪资普遍比传统软件工程师高 20-50%。几乎所有公司都在探索如何将 AI 集成到产品中，懂得构建 AI 应用的工程师供不应求。

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