应用工程、模型工程、算力工程 、知识工程、数据工程是大模型时代的典型五大工程。

01.算力工程是基石

一、算力规模指标：

1. 可用算力规模 （EFLOPS）： 要按EFLOPS清晰EFLOPS的需求预测与实际规划的匹配。 需求EFLOPS曲线，规划EFLOPS曲线。

二、算力效率指标：

1. 成本效率：单位算力成本（FLOPs/$）、能效比（PUE）、单次查询的成本（CPQ）。 算力成本、能效比行业排名。

2. 利用率：GPU利用率和资源池化效率

三、服务能力指标

1. 任务排队时长、平均训练等待时间

2. 算力资源弹性伸缩响应时间

3. 租户隔离和安全性指标

算力工程成为新的基础设施，支撑新增长点，在硬件成本高居不下的情况下， 利用率还是王道！

02.应用工程是门面

一、业务场景规模指标

1. 应用覆盖度、应用落地率：AI应用场景数量、覆盖业务条线比例

2. 新增业务场景覆盖数量

二、业务价值指标

1. 业务流程自动化率和效率提升比例

2. 使用率、渗透率、采纳率：日活/周活用户数，业务人员使用频率，业务有感辅助的案例比例

3. 成本节约金额和投资回报率（ROI）

三、技术开发成熟度指标

1. 上线速度： 需求到上线的周期（Time-to-Market）

2. 调用成功率和响应延迟

应用工程面向客户，面向业务可见，是新面貌的展现， 如何让用户体验到智能全在自动化和被采纳了！

03.模型工程是引擎

1. 模型效能：准确率、延迟

2. 模型优化指标：调优提升率、模型压缩效果、A/B测试效果

3. 模型部署效率：版本迭代频率、上线周期、CI/CD 成熟度、回滚时间

4. 模型评测：推理能力、幻觉比例等、能耗等性能监控体系完整性

模型工程是一个公司的新引擎，是实力担当！

04.知识工程是脑库

一、知识规模指标

1. 知识覆盖率：知识库覆盖的业务领域比例、知识点数量

2. 知识调用量：知识被AI应用调用次数

3. 知识利用率：访问量、活跃用户数、问答量及停留时间

二、知识价值指标

1. 知识质量： 正确率、一致性、时效性

2. 知识资产价值： 跨部门、跨场景共享使用率

3. 高价值知识沉淀： 专家经验数字化率、决策支持自动化率。

三、知识服务质量指标

1. 知识检索效率：平均查找成功率、平均查找时间、知识推荐准确率

2. 知识改进与更新： 知识更新频率、自动化更新比例

四、知识安全指标

1. 合规与安全性：知识脱敏率、合规审查通过率

知识工程是一个企业记忆，是脑库所在， 高价值知识沉淀才是高端脑库。

05.数据工程是血脉

一、数据可用性指标

1. 质量指标：完整性、准确性、一致性、时效性和标准化程度

2. 数据处理性能指标：响应时间（请求到完成时间）、吞吐量（如TPS）、资源利用率（CPU、内存、存储、网络等）、并发处理能力，保障系统高效稳定

二、数据架构指标

1. 数据湖/数据仓库存储利用率

2. 数据血缘关系完整度和可追溯性

3. 批处理、流处理性能指标

4. 表、库使用热度与对应的资源利用效率

三、数据应用与价值指标

1. 数据服务化数量: 提供标准 API 或服务接口的数据集/数据产品数量。

2. 数据调用率：被应用、模型调用次数。

3. 业务人员自主用数率: 业务人员是通过IT用数，还是自主用数的比例。

4. 数据资产复用率：跨部门、跨场景数据复用次数。

5. 数据驱动业务决策占比：全数据驱动的业务决策场景的增长。

数据工程是真正的血脉， 只有融会贯通，反复利用，生产消费打通， 渗透到每个企业关键器官，关键行为。 跨部门、跨场景、业务自主、驱动决策才使用是数据工程优秀的最佳实践！

小结：

应用工程、模型工程、算力工程 、知识工程、数据工程， 只有把数据工程很好的融入，才能真正形成智能化的体验。

反复利用，生产消费打通， 渗透到每个企业关键器官，关键行为。 跨部门、跨场景、业务自主、驱动决策才使用是数据工程优秀的最佳实践！

06.如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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