传统岗位转AI工程岗最怕的是掉进“补基础”的无底洞：先学C语言、再学操作系统、再学计算机网络，学完一年后发现自己一行AI代码仍不会写。我的策略是——以终为始，让AI做我的带教老师。最开始两个星期，我只干了一件事儿：把Cursor装好，找一个能跑通的LangChain Demo项目，一行一行让AI给我解释。注意，不是自己去啃Python教程，而是打开一个真实的RAG聊天应用代码，选中一段，按 Command+K，输入：“用通俗的语言给产品经理解释这段代码在干什么”。听不懂的地方继续追问，直到能看图说话一样地把整个链路画出来：用户问了什么→怎么把文字变向量→怎么去向量库检索→怎么拼成Prompt→...

还有救吗家人们

1. 自我介绍2. 你在项目里主要负责哪一块，核心难点是什么3. 意图识别具体怎么做，哪些意图是你们自己定义的答案：意图不是模型自己随便生成的，而是业务先定义好可执行的意图集合。比如在商家经营诊断里，会定义订单转化分析、差评归因、客服质检、活动效果复盘、规则咨询、商品套餐优化、竞品对比、经营日报生成这些意图。每个意图都对应明确的输入、需要的工具和输出格式。实现上会用规则加模型混合。像门店 ID、活动 ID、订单号这种强结构化字段先用规则抽取；再用模型做意图分类和槽位补全。模型输出不能直接信任，要校验意图是否在白名单内、槽位是否合法、是否缺关键参数。如果缺门店或时间范围，就进入追问，而不是直接查...