想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

真的给我气笑了，，不要那么多人你为什么要招那么多，我一直问，又给我想了一个理由是我在轮岗的岗位上，产出不行，来了就轮岗，面试的时候你也没说要轮岗对吧，并且轮岗的岗位技能你也没问我会不会，那你好歹找个同岗位的带我吧，你也没有，来了就自己干活，我慢慢摸索，我用一个月的时间也差不多追上你们正职效率了，我一天没干过原岗位的工作，而且我，26届，校招生，你说我给我转正，我回原岗位带不了实习生，我呢嘛，我一个还没毕业的，你们也没有一天培训，也没有人带我们最后说我带不了实习生？那如果我是正职进来的，你要求来要求我，我认了，你如果不想校招，不想培养新人，你何必校招呢？纯恶心，你改名叫没未来算了

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词 请将文本分为中性、否定或肯定。 文本：我觉得食物还可以。 情绪： 在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。...