为了帮团队里的小伙伴更好地发展成为AI工程师，整理了一份我认为必备的技能清单，分享给大家～RAG系统搭建✅ LlamaIndex 框架熟练使用✅ 向量化模型选型（去HuggingFace MTEB榜单找）✅ 文档切片策略设计✅ 向量索引原理掌握（如HNSW算法✅ 向量数据库实战（Milvus/Weaviate二选一）多Agent编排能力✅ LangGraph工作流设计✅ SSE协议实现实时交互大模型原理（必须懂！）✅ Transformer架构深度理解✅ 跟着 CS336 系统学习✅ 手撸过 Karpathy的mini-GPT✅ LoRA/QLoRA原理能讲清楚✅ SFT、GRPO训练方法✅ 量化技术原理模型微调实战✅ PEFT库熟练使用✅ llamafactory一键微调✅ WandB实验追踪模型部署优化✅ vLLM高性能推理效果评估体系✅ 传统指标（BLEU/ROUGE）✅ LLM-as-judge设计✅ 人工评估流程搭建LLMOps工程化✅ 模型版本管理✅ A/B测试框架搭建✅ 效果实时监控系统我的建议：不要贪多！基础不牢地动山摇～加分项：• 有过从0到1搭建AI系统的经验• 踩过坑并有解决方案沉淀• 能用简单语言讲清楚复杂原理你们觉得还有什么必备技能？评论区见！