本文针对AI行业的火爆趋势，详细介绍了开发人员如何快速转行进入AI领域。文章指出，虽然AI行业对学历和技能要求较高，但仍有途径可以进入。主要介绍了入门级应用技术、搭建RAG系统、本地小模型部署和工程优化、大模型运维等方面的技能要求。同时，文章也分析了AI行业的竞争激烈程度和未来发展前景，建议有志于转行的人员抓住机会，尽快掌握相关技能，实现职业转型。

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一、介绍

在现在AI火爆的时期，很多人都想着跟风进入AI行业。不谈纯上层应用AI的，那个已经网上有很多的方法了，比如即梦生成视频啥的。就说开发人员如何转到AI行业中去，需要怎么办？其实很简单，要想真正进入到AI行业中并成为其中一员，其实很难。学历和要求就卡死了。但这不代表AI开发中的应用不需要人才，这才是吸纳开发人员最多的部分。
但怎么才能快速的转过去呢？没办法。但可以较快的转过去。当然，如果有一定的基础的人就相对轻松不少。至于具体的要求，不要看网上的教程更不要看一些培训学校的资料。大家可以直捣黄龙，去招聘网站上查看招聘者的要求就可以了。

二、主要要求

在早期的AI应用开发中，会写写提示词，调用一些API接口。再不至于用个框架如前面提到的LangChain啥的，基本就算行了。但AI发展的速度太快了，只懂那些，现在肯定是无法过招聘那一关的。下面简单整理一下招聘网站上的具体要求。主要包括以下几个方面：

1. 入门技术
   提示工程、Agent开发。这些都属于入门级别的应用，这里不再展开
2. 搭建RAG系统
   RAG系统是当前AI的一个重要的应用技术点。前面说过，基础的问答已经无法满足当前企业的需求了，只能上RAG来解决当前的需求，特别是高级的RAG系统。比如现在需要的多路召回和混合检索（Hybrid Search），以及BGE等重排模型等。这些技术可以提升top-K的准确率，从而提高企业应用的效率。而在面对复杂的企业应用和知识图谱时，GraphRAG又能起到关键的作用，这就也需要开发者掌握相关的技能。另外，可以引入一套自动化的评测流水线，如RAGAS等评测工具。从而保证整个系统的可靠性。这套系统会在代码发生改动或模型变动时，自动进行测试对上下文重新执行得出结果精度、幻觉率等指标，确定改动或模型的选型是否正确。从而对代码提交和模型的选择进行控制。
3. 本地小模型的部署和工程优化
   在实际的应用中，很多企业的数据是敏感的，无法上传到大模型中进行使用即只能在公司的内网中使用。所以需要开发者能够掌握3B到7B的小模型的本地化部署（比如Gemma或llama等）。同时，也会要求开发者必须能够进行相关的推理优化和适配成本等，技术点主要有：向量化、剪枝、压缩和蒸馏等等。还有必须能在有效的GPU资源下使用相关技术，进一步提升并发的吞吐量。比如对vLLM或TensorRT-LLM结合PagedAttention技术解决大模型推理的内存瓶颈问题等等。
4. 大模型的运维
   开发者不能光会使用大模型还要能够对大模型进行全链路的监控和可预测。包括对提示词输入、生成的输出以及Token的消耗、延迟及请示失败率等用Opentelemetry的标准来采集相关的trace和metrics。然后将相关的内容写入到Prometheus（一个开源的系统监控行告警工具包）中，然后使用Grafana做可视化。这样，就可以对问题进行有针对性的分析和处理。当然也需要集成Phoenix（开源AI可观测性平台）或W&B（Weights & Biases，MLOps平台）来评估幻觉率及生成质量的情况，然后将这些指标引入到安全系统中。综合不同的工具，实现大模型的整体运维工作。也就是说，对运维的工具不但要掌握原来的相关的运维工具还要掌握与AI相关的运维工具。

当然，一些基础的技能上面并未列出，因为那个默认应该是必须掌握的。比如掌握基础的编程语言、数学基础、会一些深度学习的基础框架和知识点等等。

三、分析说明

其实对于大多数开发者说，能挤进AI这个赛道真的不容易。大家不要轻信网上一些导流的视频和文章，那个很容易误导众多的开发者。AI开发，即使是简单的应用，也已经不是以前随便拿起一台电脑装装环境就可以开发了。往往需要花钱买API使用权，硬件的配置或云的配置也要高，所以个人判断，未来AI更容易形成一种壁垒，把更多的人筛选下去。
现在不可能象前几年移动互联网时期，对学历、资历、背景几乎没有任何要求，进不了底层搞前端搞美术啥的，总有一个切入点。AI的底层开发，对学历的要求之严，大家可以去招聘网站上看看。而且不光卡学历，还卡Paper。即使是相对简单的上层应用开发，对开发者的要求，如数学、数据分析、并行编程、优化以及AI相关的专门的技术如Pytorch等框架、神经网络、Transformer等等都提出较高的要求。普通开发者不可能迅速的在完全不搭的场景下切换过来。
虽然有这样那样的限制，但有门槛对一些人也是好事，说明竞争的烈度要低。其实很多的所谓的AI行业的应用开发者，并不是真正的AI的应用开发者，更像是AI的纯应用者。大家一定明白二者的不同，现在这个行业还未完全稳定下来，所以二者可能还有转换的余地，这就是一些背景并不完全符合要求，但有机会转过去的时候。这个时间窗口有多长，不敢说。但可以肯定是，一定不会有多长，AI成长的速度太快。
如果这个行业崩溃，就不用说了，如果不崩溃，大家还是有机会的。只是机会相对要少很多。对开发者来说，AI注定不是多数人的盛宴，而只是少数人，或者说极少数人的狂欢。至于狂欢之后是什么？没人敢确定。

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