《60天AI学习计划启动 | 60天学习内容整理》

• Day 01–05：基础环境 & 简单聊天

  • LLM 基础概念、OpenAI 注册与首次 API 调用
  • Node.js 环境、项目结构、npm 使用
  • Express 后端 + 前端调用，完成最简单聊天接口
  • SSE 流式响应，实现打字式输出
  • 整合成基础聊天机器人（消息列表 + 输入框）

• Day 06–10：提示工程 & RAG 初体验

  • 提示工程基础：系统提示词、Few-shot、语气控制
  • Function Calling 入门：函数 Schema + demo 工具
  • Embedding/向量基础 + 简单向量库
  • RAG 实现：文档检索 + 基于上下文回答
  • 项目完善与部署准备（README、API 文档）

• Day 11–15：LangChain / Agent & 第一个完整项目

  • LangChain：LLMChain、PromptTemplate、Memory 使用
  • 本地模型（Ollama）接入，模型切换与性能对比
  • AI Agent 基础（ReAct / Planner）
  • A/B 测试、用户反馈、性能监控接入
  • 第一个完整 AI 项目收尾与阶段总结

• Day 16–20：LangChain 高级 & 工程化能力

  • 高级 Chain & Memory（Sequence/Parallel、自定义 Chain）
  • 多 Agent 协作模式（主从 / 流水线 / 竞争）
  • 实际业务场景拆解：客服/代码/文档/数据分析助手
  • 性能优化：Token 优化、缓存、请求队列、批量处理
  • 总复盘：从基础→RAG→Agent→工程化的知识体系

• Day 21–25：RAG 进阶 & 前端聊天体验

  • LCEL（RunnableSequence/Parallel）+ 结构化输出（zod）
  • RAG 检索优化：chunk 策略、压缩、多向量、Hybrid Search
  • 约束式回答 + 引用标注 + 自检链，降低幻觉
  • RAG 评估：基准集 + 自动化评测（LLM 打分）
  • 前端聊天 UX：流式滚动、错误/中断态、历史会话、快捷问题

• Day 26–30：安全 / 权限 / 文档 & 前端 AI 基建

  • 安全：Prompt 注入、多租户权限过滤、日志脱敏、XSS 防护
  • Function Calling 设计：单一职责 Schema、两阶段调用（决策 vs 执行）
  • 文档流水线：解析 → 清洗 → 切片 → 打标签 → 入向量库
  • 结构化数据/报表问答：语义层（指标/维度/过滤）+ 查询意图 JSON
  • 前端 AI 基础设施：通用 useChat/DTO/组件抽象，可适配不同后端

• Day 31–35：多模态 & 前端 AI 通用能力

  • 多模态入口：文件上传/粘贴/拖拽，统一抽象文件模型
  • 图片 + 问题：上传 → 预览 → 后端上传 → 携带 fileId 调 AI
  • 通用 SSE 流式 hook + 重试工具（指数退避）
  • 状态管理 & 本地缓存：会话列表、当前会话、localStorage 持久化
  • Prompt 模板系统：配置化模板 + 占位符参数渲染

• Day 35–40：前端工程化 & 调试监控

  • AI 调试面板：记录 prompt/response/耗时，请求回放
  • Prompt 实验台：多版本 prompt 对比 + 评分 UI（前端 A/B）
  • 聊天性能优化：虚拟列表、大量消息渲染与流式节流
  • 多会话 & 多 Tab 同步、会话归档策略
  • Agent 执行过程可视化 & 前端 AI SDK 抽象（打包通用 hooks）

• Day 41–45：LangChain / Agent 高级 & 工作流

  • 复杂 Chain：Router / Parallel / Map-Reduce 等组合模式
  • 多 Agent 策略与协同（专家代理 / 协调者 / 流水线）
  • 基于 Agent 的任务工作流（巡检、定时报表等）
  • 工作流可视化配置（简单 DAG/步骤视图）
  • 将工作流嵌入前端产品 + 运行监控页面

• Day 46–50：多模态 & 知识中心

  • 多模态输入统一模型（文本/图片/文件/结构化一致抽象）
  • 知识库版本管理 & 变更可视化（前端视角）
  • 前端标注/纠错 UI（用户修正 AI 答案并回流）
  • Embedding 可视化（降维 + 散点/聚类展示）
  • 知识中心页面：搜索 + 文档浏览 + QA 一体化

• Day 51–55：综合项目实战（二号项目）

  • 选新场景（如“前端代码助手/需求评审助手”）做需求拆解
  • 设计信息架构 & 交互稿（原型/流程图）
  • 接入聊天 + RAG + Function Calling（新业务）
  • 接上调试面板 / Prompt 模板 / 日志等通用能力
  • 基准评估 + 技术文档（README/API/架构说明）

• Day 56–60：打磨作品 & 输出影响力

  • 抽离前端 AI 基础库到独立仓库（hooks/components/utils）
  • 写长文总结：《前端如何系统接 AI —— 从 0 到 2 个项目》
  • 录制 Demo 视频（功能演示 + 技术讲解）
  • 完善简历/Portfolio 中“前端 + AI”项目陈述
  • 60 天总复盘，制定后续 3 个月深入方向（微调、多模态、开源等）