🗺️ 传统后端 ➔ AI 应用开发工程师转型路线图
"The hottest new programming language is English." — Andrej Karpathy
这份图谱专为传统后端开发工程师 (Java/Go/Python) 设计。你不需要从头学习深度学习数学原理，你的后端工程能力（架构、并发、API 设计）是构建生产级 AI 应用的最强护城河。
💡 核心观点
AI 应用开发本质上是系统工程。作为后端工程师，你已经掌握了 70% 的技能（数据处理、服务稳定性、API 集成），只需补齐剩下的 30%（LLM 特性、Prompt 工程、向量数据库、Agent 模式）即可成为市场上最稀缺的 AI Engineer。
🚀 转型技能全景图
📈 转型核心路径详解
1. 语言与思维转换 (The Shift)
- 从 Java/Go 到 Python: AI 生态是 Python First。虽然 Go/Java 也有 LangChain 实现，但 Python 拥有最丰富的库（PyTorch, HuggingFace, Pandas）。
- 从确定性到概率性: 传统编程
if A then B是确定的；LLM 的输出是概率性的。你需要学会处理“不确定性”，编写防御性代码和重试机制。
2. 掌握 AI 原生组件 (AI Native Components)
- Embeddings & Vector DB: 理解如何将文本转化为向量，以及如何通过向量相似度进行语义搜索。这是 RAG（知识库问答）的基石。
- Prompt Engineering: 提示词就是新的代码。学会如何通过 System Prompt 约束模型行为，如何通过 Few-Shot 提升准确率。
3. 构建 RAG 系统 (Retrieval-Augmented Generation)
这是目前企业最主流的需求。
- Level 1: 简单的“切片 -> 向量化 -> 检索 -> 回答”。
- Level 2: 增加“混合检索”（关键词+语义）、“重排序”（Rerank）、“元数据过滤”。
- Level 3: GraphRAG（结合知识图谱）、Query Transformation（查询改写）。
4. 迈向 Agent 开发 (Agentic Workflows)
Agent 让 LLM 拥有手和脚。
- Tool Use (Function Calling): 让 LLM 能够调用你写的 API（查询天气、操作数据库、发送邮件）。
- Planning: 让 LLM 自主拆解任务（如 ReAct 模式）。
- Multi-Agent: 让不同的 Agent 扮演不同角色（产品经理、程序员、测试）协作完成任务。
💰 薪资与职业前景
AI 应用开发工程师（AI Engineer）是连接“基础模型”与“实际业务”的桥梁。
| 职级 | 经验背景 | 核心能力要求 | 薪资范围 (年薪) |
|---|---|---|---|
| AI 应用开发 (初级) | 1-3年后端经验 | 熟练 Python，会调 LLM API，懂基本的 Prompt | 25w - 40w |
| AI 应用专家 (资深) | 3-5年后端经验 | 精通 RAG 调优，落地过 Agent 项目，熟悉 LLMOps | 40w - 70w |
| AI 架构师 | 5年以上经验 | 设计企业级 AI 中台，解决幻觉问题，模型微调与私有化部署 | 80w - 150w+ |
📚 推荐学习资源
- 官方文档: OpenAI Cookbook, LangChain Docs
- 经典课程: Andrew Ng 的 AI for Everyone 和 Prompt Engineering 课程。
- 实战项目: 尝试用 LangChain + Streamlit 做一个“私有知识库助手”。