在ChatGPT和DeepSeek掀起的智能革命浪潮下，AI研发工程师、AI产品经理、大模型开发、训练师等新兴岗位开始大量涌现，但是很多求职者会面临一些求职困惑：招聘网站的JD术语晦涩，难以精准匹配自身能力；面试准备迷茫，不知从何开始；对岗位所需的算法基础、工程能力、业务理解等核心技能边界模糊…

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三年时间，我从一名普通的Java工程师转型成为AI大模型全栈工程师，年薪翻了两倍。这不是奇迹，而是选对方向的结果。2021年，我还在埋头写业务代码。每天重复着CRUD、调试接口、解决兼容性问题。尽管在外人看来软件工程师是一份不错的工作，但我能清晰地感受到职业天花板正在逼近——技术更新迭代太快，只懂开发不懂业务不行，只懂业务不懂AI更不行。

三年时间，我从一名普通的Java工程师转型成为AI大模型全栈工程师，年薪翻了两倍。这不是奇迹，而是选对方向的结果。2021年，我还在埋头写业务代码。每天重复着CRUD、调试接口、解决兼容性问题。尽管在外人看来软件工程师是一份不错的工作，但我能清晰地感受到职业天花板正在逼近——技术更新迭代太快，只懂开发不懂业务不行，只懂业务不懂AI更不行。

本文系统介绍AI模型训练的完整流程，包括问题定义、数据准备、模型选择、环境搭建、训练实施、验证测试及部署维护七大步骤，并分享训练技巧、行业应用、常见挑战及实用工具，帮助读者降低AI开发门槛，将想法转化为实际解决方案。

文章阐述了在大模型应用中处理长文本和生成报告时必须采用分段处理的原则。由于大模型存在上下文长度限制，当文本超过一万字时性能会显著下降。解决方法是采用"分而治之"的思想：先梳理报告结构，针对不同内容分别处理，再拼接成完整报告。对于长文总结，可以分段处理内容，但可能会丢失细节，此时可结合知识库检索获取具体信息。长文处理是技术难点，需在效果和技术间找到平衡点。

文章阐述了在大模型应用中处理长文本和生成报告时必须采用分段处理的原则。由于大模型存在上下文长度限制，当文本超过一万字时性能会显著下降。解决方法是采用"分而治之"的思想：先梳理报告结构，针对不同内容分别处理，再拼接成完整报告。对于长文总结，可以分段处理内容，但可能会丢失细节，此时可结合知识库检索获取具体信息。长文处理是技术难点，需在效果和技术间找到平衡点。

模型上下文协议(MCP)是由Anthropic发起的开源标准，为AI模型连接外部数据源提供标准化解决方案。采用客户端-服务器架构，使工具、资源和操作实现即插即用，解决了传统集成的碎片化问题。文章详细解析了MCP架构、工作原理，并通过Python构建服务器和LangGraph集成的实例，展示了如何简化大模型与外部系统的连接，是构建高效AI应用的重要技术。

模型上下文协议(MCP)是由Anthropic发起的开源标准，为AI模型连接外部数据源提供标准化解决方案。采用客户端-服务器架构，使工具、资源和操作实现即插即用，解决了传统集成的碎片化问题。文章详细解析了MCP架构、工作原理，并通过Python构建服务器和LangGraph集成的实例，展示了如何简化大模型与外部系统的连接，是构建高效AI应用的重要技术。

由中国人工智能学会发布。该书内容丰富全面，涵盖大模型技术的多个方面。在技术概述部分，详细阐述了大模型技术的发展历程，从 2017 年 Transformer 结构的提出开始，见证了大模型从“定制化、场景化”开发方式向具有通用性和泛化能力的模型底座转变，打破了原有 AI 技术发展的限制，呈现出数据巨量化、模型通用化、应用模式中心化等特点。