收藏！从零到AI工程师：6步掌握大模型技术，抓住2025年高薪风口 - 详解

AI工程师的日常。就是是不是经常听到这样的段子，一个程序员，在咖啡馆里，花了两个小时，就写了一款应用，上线后，爆火，开始躺赚。 以前可能将信将疑，但在2025年，借助AI，这正

AI工程师，正在成为科技领域最炙手可热的职业之一。 年薪动辄五六十万，甚至上百万；制作的产品无需大量人力，却能创造令人咋舌的利润；过去需要数月完成的任务，现在几分钟搞定。 这一切，都得益于AI和语言模型的飞速发展。

但与此同时，AI工程师面临的挑战也不容小觑。 AI模型的非确定性特性，以及“英语就是编程语言”的趋势，让许多人感到困惑。 行业仍在摸索最佳实践，而技术更新的速度让人应接不暇。 越山认为，这正是机会所在。 掌握关键技能的人，将在未来几年内站上风口，成为这一领域的佼佼者。

今天，越山为你带来一份详细的6步指南，帮助你从零开始，成为一名成功的AI工程师。

为什么选择成为AI工程师？

在正式进入技能部分之前，我们先来聊聊为什么AI工程师是一个值得追求的职业。

1. 高薪与高需求
   据行业数据表现，AI工程师的年薪可能高达43.5万美元。随着各行各业越来越依赖AI技术，对这类人才的需求只会持续增长。
2. 低门槛的创造力
   过去，开发一个复杂的应用可能需要一个团队，几个月甚至几年的时间。而现在，AI器具的普及让个人开发者也能实现“单枪匹马创造奇迹”。在AI时代成为超级个体绝对值得。
3. 技术的黄金窗口期
   当前，AI正处于飞快发展的阶段，但行业内的标准和最佳实践尚未完全成熟。越山认为，这意味着机会：早一步掌握技能，就能早一步占据优势。比如AI编程正在迎来巨变，也必奖在2025年改变程序员的工作模式，改变软件产品的创业形态。

倘若你对这些前景感到心动，那么接下来这6项技能，就是你需掌握的核心能力。

成为AI工程师的6步技能指南

1. 掌握AI模型的使用

• OpenAI：擅长分析和推理。
• Anthropic：在写作和内容生成方面表现优异。
• Meta Gemini：像侦探一样，善于从复杂数据中找到关键点。
• Google：在多模态（文本、图像、视频等）处理上表现突出。

国内最受欢迎的模型包括：

• DeepSeek: 写代码，苣便宜的
• 智谱GLM: 多模态
• 阿里千问：开源的Qwen系列好用
• 海螺可灵：AI视频全球领先

除了了解这些模型的特点，你还得熟悉它们的API（应用程序接口）。 比如，OpenAI的Chat Completions接口，可以帮助你快速调用模型生成内容。 此外，还要了解不同模型类型，如GPT-4、Whisper等，以及如何处理流式数据、批量数据和提示缓存。

2. 学习提示工程（Prompt Engineering）

以下是几种常用的提示技巧：

• 链式思维（Chain of Thought）：让模型先解释思路，再给出答案。此种方式能显著提高复杂任务的准确性。
• 示例驱动（Example-based Prompting）：在提示中加入具体例子，援助模型更好地理解你的需求。
• 结构化输出：比如要求模型输出JSON格式的材料，便于后续处理。

提示工程不仅仅是技术活，更是一门“艺术”。

3. 掌握上下文检索（Context Retrieval）

：凭借语义搜索，找到与用户查询最相关的文档或信息，并将这些内容加入到提示中，从而生成更精准的结果。 这一过程被称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）。就是上下文检索的核心思路

常见的实现方式包括：

• 嵌入技术（Embeddings）：将文本转化为向量，以便计算相似性。
• 语义搜索（Semantic Search）：根据词义而非关键词匹配，提高搜索的相关性。

4. 学会AI系统的编排（Orchestration）

最基础的编排方式是“链式调用”（Chains），也叫工作流，即按顺序调用不同的模型。 而更高级的形式则是“智能体”（Agents），即让模型具备一定的决策能力，能够根据用户输入动态调整操作流程。

智能体技术的潜力巨大，许多公司愿意为擅长此手艺的工程师支付高薪。 当前，主流的智能体框架包括LangChain、Haystack等。而扣子，Dify则是更友好的低代码智能体上手平台。

5. 强化评估与可观察性（Evaluations & Observability）

评估的核心是“Evals”，相当于传统编程中的单元测试。 它可能帮助你验证模型输出的质量。 而可观察性（Observability）则包括：

• 追踪（Tracing）：记录每次模型调用的详细信息，方便调试。
• 成本管理：监控模型调用的费用，避免“账单爆炸”。

6. 拥抱AI时代的新思维

结果，成为AI工程师不仅需要技术，更需要一种全新的思维方式。 这包括：

• 快速试错：有想法就立即动手实现，哪怕产品还不完美，也要尽快发布，获取用户反馈。
• 理解新工具栈：比如用V0开发前端，或者尝试AI驱动的IDE（如Cursor）。
• 关注可扩展性：优化性能、降低成本、减少延迟，是打造成功AI应用的关键。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。若是你是科技人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

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大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与科技内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份体系、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

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02适学人群

应届毕业生‌：无工作经验但想要平台学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具达成“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

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大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

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从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

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AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

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