请大神来锐评 AI 应用和 Agent 开发相关¶

1. NLP 基础：Transformer 架构¶

• Transformer 是这轮 AI 热度的起点
• 必须了解：Transformer 是什么、注意力机制的原理
• 不了解注意力机制，就无法理解大模型的能力边界
• 例如：为什么 context 快打满时幻觉会增加？

2. 设计模式还有必要学吗？¶

有必要。

• 用 AI 编程工具后，思路应该是自顶向下的
• 设计模式正好也是自顶向下的
• 拆模块、判断实现思路是否正确都需要设计模式
• 虽然小 Demo 无所谓，但长期迭代的项目设计模式很重要

3. RAG（检索增强生成）¶

必须要学。

• 企业级项目 RAG 必不可少
• 每个企业有自己的数据，需要做分词、切片、数据清洗
• 技术栈：向量数据库、Embedding、Chunk、Rerank
• 未来方向：轻量化方案（如直接命令行查询）正在兴起
• 垂类行业项目需要深入吃透 RAG

4. JVM（Java 虚拟机）¶

• 有必要了解，尤其是线上事故排查
• Java 内存泄露排查、参数调优
• 高并发场景要看日志、火焰图
• 面试常考：垃圾回收器、八股文

5. K8s / Docker / 大模型部署¶

• 新方向：前沿部署工程师（FD）
• 需要精通 K8s 集群搭建、Docker 镜像、算力节点配置
• 普通程序员也需要了解：90% 的公司服务跑在 K8s 上
• 隔离级别、安全漏洞排查
• K8s 可玩性高，方便本地启动服务、了解源码

总结¶