说几个真的能写进简历、面试还能聊得起来的。
第一个是本地知识库问答。把自己的笔记、PDF、文档喂给模型,做一个能检索能问答的系统。技术栈就是LangChain加向量数据库,难度不高但涉及RAG全流程,面试官最爱问这个,你踩过坑就能聊很久。第二个是Agent自动化工具。找一个你自己真实的重复性工作,让AI帮你自动完成。比如自动抓招聘信息整理成表格、自动总结每天的技术新闻发到邮件。场景越真实越好,面试时说这个工具我自己每天在用比任何包装都有说服力。第三个是模型微调。找一个垂直领域的开源数据集,拿Llama或者Qwen跑一次LoRA微调。不需要效果多好,重要的是你走通了训练评估部署全流程,这个经历很少人有,写进简历直接拉开差距。这三个项目有个共同点:都有具体的技术选型、都会踩坑、都能量化结果。面试官问起来不是答不上,而是要控制自己别说太多。
挑一个动手,比收藏一百篇教程管用。
#哪些AI项目值得做?#