面向全球学习者的
AI Engineer 职业路径 · 系统入门与进阶前置课程
全球 AI 行业正在发生什么变化？
过去两年，全球 IT 行业对 AI 的需求发生了结构性转变。
根据多份国际权威报告：
- LinkedIn 2024 Jobs on the Rise 报告显示：
AI Engineer 连续两年位列全球增长最快的技术岗位之一
- McKinsey Global Institute 预测：
到 2030 年，全球将有 30%–40% 的软件系统集成 AI 能力
- Gartner 2024 AI Trend Report 明确指出：
未来企业 AI 项目失败的主要原因，不是模型不够强，而是工程能力不足
- AWS / Google Cloud / Azure 在官方文档中已将
RAG、Agents、Tool Calling、AI Workflow 作为企业级 AI 的默认架构模式
这些信号背后说明了一件非常重要的事：
AI 已经从“工具红利期”，进入“工程能力竞争期”。
AI 使用者，和 AI Engineer，差别正在被迅速拉大
目前市场上大量内容仍然停留在：
- 如何写 Prompt
- 如何使用 ChatGPT
- 如何做简单 AI 自动化
但在企业真实环境中，这类能力远远不够。
企业真正招聘的，是能够：
- 把 AI 接入现有系统
- 让 AI 读取企业数据
- 让 AI 调用工具 / API / 数据库
- 让 AI 在生产环境稳定运行
- 对 AI 输出 进行评估、监控、优化
的人 —— 这正是 AI Engineer 的职责边界。
📌 换句话说：
AI Engineer ≠ 会用 AIAI Engineer = 能把 AI 变成系统能力
为什么「系统学习 AI Engineering」变得不可回避？
在全球招聘市场中，我们反复看到三个现实问题：
① AI 知识极度碎片化
- Prompt 在一处
- RAG 在一处
- LangChain、Agent、Embedding 在不同教程
- 缺乏一条完整工程学习路径
② 多数学习者只学到了“表层能力”
- 会调用 API
- 会跑 Demo
- 但不知道 为什么要这么设计
- 更不知道 企业如何评估和上线
③ 工程岗位筛选门槛迅速提高
越来越多 JD 明确写出：
- RAG / Vector Database
- AI System Architecture
- Tool Calling / Agent
- AI Evaluation / Monitoring
不会这些，就直接被过滤。
本课程的设计初衷
《AI Engineer 核心基础与 RAG 入门实战》
并不是一门“跟风 AI”的课程。
它的目标非常明确：
为 AI Engineer 进阶学习，打下“工程级认知基础”。
这是你从「会用 AI」
走向「构建 AI 系统」
不可跳过的一步。
课程在整个 AI Engineer 路径中的位置
你可以把 AI Engineer 的学习拆成三层：
Level 1：理解 AI 工程的底层逻辑（本课程）
- LLM 如何工作
- Prompt / RAG / Agent 的工程区别
- 数据如何进入模型
- 为什么企业几乎一定要用 RAG
Level 2：构建可运行的工程系统
- LangChain / LangGraph
- Evaluation / Monitoring
- MCP / Deep Agents
- 多智能体协作
Level 3：生产级与企业级优化
- Fine-Tuning
- Synthetic Data
- LLM Ops
- 成本、安全、合规
📌 本课程 = Level 1 + RAG 入门实战
你将系统学习哪些核心能力？
一、LLM 与生成式 AI 的工程基础
你将真正理解：
- Transformer 为什么成为主流架构
- Tokenization、Embedding、Inference 的完整链路
- LLM API 中 System / User / Assistant 的工程意义
- 为什么模型会 hallucinate
- GenAI 四大工程原型的选型逻辑
这不是“理论课”，而是让你看懂 AI 系统内部在发生什么。
二、Prompt Engineering（工程视角）
你将学习：
- Prompt 作为“控制层”的工程意义
- 如何定义 AI 任务的成功标准
- Prompt 结构化设计方法
- UI 中的 Prompt Iteration
- 如何把 Prompt 封装为可复用产品
📌 很多失败的 AI 项目，问题不在模型，而在 Prompt 设计。
三、Embeddings 与向量数据库（RAG 的基础设施）
你将理解：
- 为什么企业 AI 必须“先找资料再回答”
- Embedding 模型与 Chat 模型的区别
- Chunking 对检索质量的决定性影响
- Vector DB 在 RAG 中的角色
- 相似度检索如何工作
这是招聘需求极高、但教学质量参差不齐的一块。
四、RAG 系统的完整工程流程
你将从零理解并实践：
- RAG 架构设计
- 文档解析（PDF / 非结构化数据）
- 检索策略与 Prompt 结合
- API Rate Limit 与成本考虑
- 构建可访问的 RAG Demo
📌 学完你会清楚知道：
RAG 为什么是企业 AI 的“默认方案”
五、LangChain 与 RAG 工程化思维
你将接触到：
- LangChain 的核心构件
- LCEL 的工程价值
- 如何组织复杂 AI 流程
- 为什么企业需要可观察性（LangSmith）
六、RAG Evaluation（质量意识的建立）
你将理解：
- 为什么“能回答”不等于“可信”
- 企业如何评估 AI 输出
- Context Recall / Faithfulness 等核心指标
- RAGAS / Langfuse 的作用
📌 这是 区分 Demo 与 Production 的关键能力。
学完本课程，你将获得什么？
完成本课程后，你将具备：
- 对 AI Engineer 角色的清晰理解
- 对 RAG / Prompt / Embedding 的系统认知
- 能看懂并参与 AI 工程项目
- 为进阶课程打下无认知断层的基础
- 多个可继续扩展的工程原型
你会知道：
下一步该学什么哪些内容值得投入时间哪些只是“技术噪音”
课程亮点与核心优势
这门课程并不是简单地“教你用 AI”，而是围绕 AI Engineer 的底层能力结构 进行系统设计。它的价值在于，帮助你在进入更复杂的工程阶段之前，建立正确的认知框架、技术地图与工程直觉。
1️⃣ 真正从「工程视角」理解 AI，而不是工具使用
市面上大量 AI 课程，仍然停留在：
- Prompt 写法技巧
- 某一个工具的用法
- 跑一个 Demo 即结束
而本课程从一开始就明确：
AI Engineer 的核心，不是“会不会用”，而是“能不能设计、组合与落地”。
因此你在课程中接触到的不是零散技巧，而是：
- LLM 在系统中的角色
- Prompt / RAG / Agent 的工程定位差异
- 数据、模型、检索、生成之间的协作关系
你会逐渐建立一种能力：
看到一个 AI 场景，知道该用什么结构，而不是盲试。
2️⃣ 聚焦 RAG：当前企业 AI 的“事实标准架构”
在全球范围内，RAG 已经成为企业 AI 的默认选型：
- 内部知识库
- AI 客服
- 文档问答
- 合规与可控场景
本课程用大量篇幅，系统讲清楚：
- 为什么企业不能只用大模型
- RAG 的完整工作流程
- Embedding、Vector DB 的工程意义
- RAG 在真实系统中“容易出问题的地方”
📌 你学到的不是“RAG 是什么”，而是
“企业为什么几乎一定会用 RAG”。
3️⃣ 不堆叠难度，但不牺牲深度
作为入门前置课，本课程非常克制地处理了学习曲线：
- 不要求你一开始就理解所有底层数学
- 不强迫你直接进入复杂分布式架构
- 但不会回避真实工程概念
例如：
- 你会理解 Embeddings 的“工程意义”，而不是公式
- 你会理解 Evaluation 的“业务价值”，而不是指标堆砌
这让你在后续进阶学习时：
不会“第一次听到这些概念”而是能迅速对接更高阶内容
4️⃣ 明确告诉你「什么值得继续学，什么不是重点」
很多学习者在 AI 领域最大的痛点是：
不知道下一步该学什么更不知道哪些内容是“噪音”
本课程的一个重要目标，就是帮你：
- 建立 AI Engineer 的完整技术地图
- 清楚区分：
- 工程必备能力
- 可选增强能力
- 暂时不用投入的方向
你会知道：
- 如果未来要冲 AI Engineer 岗位，还需要补哪些模块
- 哪些内容属于进阶课程或 Bootcamp 的范畴
5️⃣ 全球友好的 100% 视频自学模式
本课程采用 Self-paced Video Program：
- 不受时区限制
- 不受直播时间约束
- 所有复杂内容可反复回看
- 特别适合在职工程师、留学生、跨时区学习者
你可以：
- 把它作为系统入门
- 把它作为长期技术参考
- 把它作为进阶课程的前置准备
这门课程适合哪些人学习？
这门课程并不要求你已经是 AI 专家，但不适合“只想玩玩 AI 工具”的人。
非常适合以下背景的学习者：
- 软件工程师 / 后端工程师
- 全栈工程师 / 前端工程师（有转型意愿）
- DevOps / Cloud / Infra 工程师
- 数据分析 / 数据工程背景
- 有 Python 基础的 AI 初学者
- 希望系统了解 AI 工程，而不是碎片学习的人
你会特别适合这门课，如果你：
- 想进入 AI Engineer 赛道，但不知道从哪开始
- 已经用过 ChatGPT，但意识到“这还不够”
- 想理解 RAG、Agent、Embedding 在企业里的真实用法
- 希望在投入高阶课程前，先打牢基础
- 希望避免被碎片教程和概念营销带偏
可能不太适合你，如果你：
- 完全没有任何编程基础
- 只想学 Prompt 写作或 AI 内容创作
- 希望“一门课直接保证就业”
非常重要：关于课程定位的说明（请务必阅读）
我们需要非常清楚地说明一件事：
这门课程不是 AI Engineer 的完整就业课程。
它是：
- AI Engineer 的 系统入门课
- 进阶工程课程的 前置基础
- 建立工程认知与技术地图的 第一步
如果你的目标是：
- 正式投递 AI Engineer / LLM Engineer 岗位
- 参与企业级 AI 系统设计
- 构建生产级 Agent / MCP / 多智能体系统
那么在完成本课程之后，你仍然需要继续深入学习：
- Agentic AI / Multi-Agent
- MCP / Tool Orchestration
- RAG Evaluation & LLM Ops
- Fine-Tuning / Synthetic Data
- 真实项目与工程训练
📌 本课程的价值在于：
让你“进阶时不会迷路”。
常见问题 FAQ
Q1：学完这门课，可以直接应聘 AI Engineer 吗？
不建议这样理解。
这门课帮你建立 AI Engineer 的工程基础与认知框架，但如果你的目标是直接求职 AI Engineer，还需要完成：
- 更深入的工程模块
- 更复杂的项目实战
- 对生产环境的理解
本课程是 必要但不充分条件。
Q2：我现在是传统软件工程师，学这门课合适吗？
非常合适。
事实上，大量成功转型 AI Engineer 的人，原本都是：
- Backend / Full-stack / Infra 工程师
他们缺的不是编程能力，而是：
对 AI 工程体系的系统理解
这正是本课程的定位。
Q3：这门课和网上免费 AI 教程有什么本质区别？
最大的区别是：
- 系统性
- 工程视角
- 对齐企业真实需求
免费内容通常是：
- 单点知识
- 工具导向
- 缺乏完整路径
而本课程从一开始就围绕：
“如果你要成为 AI Engineer，你必须理解什么”
来设计。
Q4：这门课需要投入多少时间？
取决于你的学习节奏：
- 轻度学习：每周 5–7 小时
- 系统推进：每周 8–12 小时
因为是视频课，你可以完全自行安排节奏。
Q5：学完之后，下一步应该做什么？
完成本课程后，你会非常清楚：
- 自己是否适合 AI Engineer 路线
- 下一步该进入进阶课程，还是补基础
- 是否需要项目密集训练
这是这门课作为“前置课程”最重要的价值之一。
如果你正在考虑进入 AI Engineer 赛道
这门课程并不会承诺：
- “速成”
- “零基础秒转型”
但它会帮你做一件更重要的事：
让你在进入 AI Engineer 深水区之前，站在正确的起点上。
