涵盖了从RAG到Agent，再到多模态、生产落地及企业级安全的完整进阶路径。
# AI 工程师进阶路线图## 阶段一：构建“外挂大脑” —— 掌握 RAG 检索增强生成### 核心目标
利用私有数据构建可引用、可迭代的问答系统，降低模型幻觉，并具备问题溯源能力（定位是检索还是生成的错误）。### 关键技术与能力
* **底层原理**：深入理解 Embeddings（高维向量转换）及语义相似度计算。
* **数据处理**：掌握向量数据库的增删改查，研究不同 Chunking（文本切分）策略对检索效果的影响。
* **检索优化**：实施混合检索与重排序模型，优化检索链路，提升准确率。### 交付成果
能够读取私有数据（如财报、法律文档、笔记）并进行精准问答的 RAG 系统，这是目前企业级 AI 最主流的落地形态。---## 阶段二：进化为“系统架构师” —— 打造智能体 Agent### 核心目标
从“会对话”升级到“会办事”，在不确定时能追问澄清，具备自主拆解任务并可靠执行的能力。### 关键技术与能力
* **核心范式**：深入掌握 ReAct（Reasoning + Acting），让 LLM 学会推理与行动结合。
* **工具调用**：自主调用外部工具（搜索、数据库查询、API 发送）。
* **工作流设计**：从线性对话转向基于图的非线性工作流，构建具备循环、分支和自我修正能力的复杂系统。
* **多智能体协作**：模拟不同角色（如产品经理、程序员）配合完成任务。### 交付成果
具备自主感知环境、规划路径并执行任务的“数字员工”，这是通向 AGI 的必经之路。---## 阶段三：多模态融合 —— 交付全媒体应用原型### 核心目标
打破单一文本限制，交付听说读写看一体的应用，确保复杂媒体内容的可用性与可追溯性。### 关键技术与能力
* **多模态链路**：构建图像、音频、视频的处理管道，将其封装为可复用模块接入产品。
* **工程化取舍**：针对多模态模型特有的延迟与成本进行平衡，确保真实场景下的可用性。### 交付成果
能够流畅处理多种媒体类型的 AI 应用原型，提供更加丰富和自然的交互体验。---## 阶段四：工程化落地 —— 构建可观测的生产级系统### 核心目标
将 Demo 转化为稳定、可监控的生产系统，利用数据指标驱动持续迭代。### 关键技术与能力
* **评估与监控**：掌握 Ragas、LangSmith 等评估工具，利用 Tracing、Metrics 和 Logs 监控运行状态。
* **模型调优**：实施模型微调和后训练，以提升特定场景的性能和适应性。
* **数据驱动**：建立基于数据的反馈闭环，持续优化系统表现。### 交付成果
可观测、可监控、可优化的生产级 AI 应用系统。---## 阶段五：企业级治理 —— 安全、合规与持续演进### 核心目标
交付安全、合规、可运营的 AI 应用，建立技术雷达以应对技术与合规方向的快速变化。### 关键技术与能力
* **安全防御**：掌握 Prompt Injection 防御、Sandboxing（沙箱）技术和 PII Redaction（隐私数据脱敏）。
* **企业落地**：熟悉企业环境下的权限管理、审计日志与合规要求。
* **前瞻性**：持续跟进技术雷达，适应方向变化。### 交付成果
符合企业安全标准、合规且可长期运营的 AI 解决方案。
