前端学习AI路线图

这个计划分为两个核心阶段，共计10周。每周都有明确的目标、行动任务和可验证的成果。

第一阶段：AI核心认知与基础工具掌握 (4周)

目标： 不再是AI领域的“门外汉”，能够流利地使用AI领域的“黑话”，并掌握AI开发最基础的“水电煤”——Python和数据处理。

第1周：破冰与宏观认知

本周目标： 彻底揭开AI的神秘面纱，用你最熟悉的方式（写代码）建立与AI的第一次亲密接触。

行动任务：

学习： 观看吴恩达的 《AI For Everyone》 课程（非常快，几小时就能看完）。重点是理解AI能做什么、AI项目的生命周期是怎样的。

实践：

注册一个OpenAI账号，获取API Key。
不动用Python！ 直接在你熟悉的前端环境里（比如一个简单的HTML页面或React/Vue组件），使用 fetch API 调用OpenAI的Chat Completions接口。

目标代码示例 (JavaScript):

  // 这是一个可以直接在浏览器开发者工具中运行的简单示例
  // 记得将 'YOUR_OPENAI_API_KEY' 替换成你自己的Key
  const apiKey = 'YOUR_OPENAI_API_KEY';
  const userMessage = '你好，请用一句话介绍一下什么是大语言模型。';

  fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${apiKey}` // 设置认证头
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'gpt-3.5-turbo', // 使用性价比高的模型
      messages: [{ role: 'user', content: userMessage }] // 发送用户消息
    })
  })
  .then(response => response.json())
  .then(data => {
    // 打印出AI的回复内容
    console.log('AI的回复:', data.choices[0].message.content);
  })
  .catch(error => console.error('出错了:', error));

可验证成果： 成功运行一个能与ChatGPT对话的简单网页。 这将给你巨大的信心：AI应用开发，你已经入门了。

第2周：掌握AI世界的“普通话”——Python

本周目标： 快速上手Python，并掌握AI领域最常用的两个数据处理库。
行动任务：
1. 学习： 如果你对Python完全不熟，花半天时间过一遍Python的基础语法（例如廖雪峰的Python教程）。你是有经验的程序员，重点关注语法差异即可。
2. 实践： 动手学习 NumPy 和 Pandas。这是数据处理的基石。
  - 在Jupyter Notebook环境中，学习用Pandas加载一个CSV文件（可以找一些公开数据集，比如泰坦尼克号乘客数据）。
  - 练习使用Pandas进行数据查看（.head(), .describe()）、数据筛选（按条件选择行或列）、处理缺失值（.fillna()）。
可验证成果： 写出一个Python脚本，该脚本能读取一个CSV文件，并打印出数据的基本统计信息和按特定条件筛选后的结果。

第3周：机器学习核心概念速览

本周目标： 理解机器学习的基本工作原理，能向别人解释清楚模型的“训练”和“推理”是怎么回事。
行动任务：
1. 学习： 开始学习吴恩达的 《Machine Learning Specialization》 (新版) 的第一门课程。
2. 聚焦概念： 不需要深究数学公式，但必须理解以下概念：
  - 监督学习 vs 无监督学习
  - 分类 vs 回归
  - 训练集、验证集、测试集的作用
  - 什么是“过拟合”和“欠拟合”
可验证成果： 能够用自己的话，清晰地向一个非技术人员解释“我们是如何训练一个能识别猫和狗的模型的”。

第4周：聚焦LLM——现代AI应用的核心

本周目标： 深入了解大语言模型（LLM）的技术栈，为开发高级AI应用做准备。
行动任务：
1. 学习：
  - Prompt Engineering: 学习如何写出高效的提示词。阅读OpenAI官方的Prompt Engineering指南。
  - Embeddings: 理解“嵌入”是什么。它就是把文字变成向量（一串数字），是实现“语义搜索”和“知识库问答”的基石。可以调用OpenAI的Embeddings API，看看不同句子的向量有何异同。
  - RAG (检索增强生成): 这是目前最主流的LLM应用模式。理解其原理：当用户提问时，程序先从一个专门的知识库（Vector DB）中检索最相关的信息，然后把这些信息连同用户的问题一起发给LLM，让LLM基于这些信息来回答。
可验证成果： 能够设计一套用于特定任务（例如“帮我总结这段文字”）的、包含多个示例（Few-shot）的复杂Prompt。

第二阶段：核心工具与全栈AI应用实战 (6周)

目标： 亲手打造一个完整的、具备实用价值的全栈AI应用，形成你的核心作品集项目。我们将做一个“个人知识库问答机器人”。

第5-6周：构建AI应用的“大脑”——后端服务

本周目标： 使用现代Python框架，将AI能力封装成一个稳定、可调用的后端API。

行动任务：

学习工具：
- FastAPI: 一个高性能的Python Web框架，非常适合用来写API。学习它的基本用法。
- LangChain: AI应用的“瑞士军刀”。学习它的核心概念：LLMChain, PromptTemplate。

实践：

用FastAPI创建一个简单的Web服务器。
集成LangChain，创建一个API端点 /chat，它接收用户的问题，然后通过LangChain调用LLM（如GPT-3.5）并返回答案。

目标代码示例 (Python/FastAPI/LangChain):

  # main.py - 一个简单的AI后端服务
  from fastapi import FastAPI
  from langchain_openai import ChatOpenAI
  from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
  from pydantic import BaseModel
  import os

  # 设置你的API Key为环境变量
  os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

  # 1. 初始化FastAPI应用
  app = FastAPI()

  # 2. 定义请求体模型
  class UserRequest(BaseModel):
      question: str

  # 3. 初始化LLM模型
  llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

  # 4. 创建Prompt模板
  prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
      ("system", "你是一个乐于助人的AI助手。"),
      ("user", "{input}")
  ])

  # 5. 创建一个简单的调用链
  chain = prompt | llm

  # 6. 创建API端点
  @app.post("/chat")
  def chat_endpoint(request: UserRequest):
      # 调用chain并传入用户的输入
      response = chain.invoke({"input": request.question})
      return {"answer": response.content}

可验证成果： 一个可以通过Postman或curl工具访问的、功能完备的AI聊天后端服务。

第7-8周：实现RAG——让AI学习你的私有数据

本周目标： 实现RAG流程，让你的应用能根据你上传的文档（如PDF, TXT）来回答问题。
行动任务：
1. 学习工具：
  - Vector Store (向量数据库): 学习一个简单的内存向量数据库，如 ChromaDB 或 FAISS。
  - Document Loaders & Text Splitters: 学习LangChain如何加载文档并将其切割成小块。
2. 实践：
  - 在你的FastAPI应用中增加一个 /upload 端点，用于接收用户上传的文档。
  - 后端接收到文档后，使用LangChain将其加载、切块、计算Embeddings，并存入ChromaDB。
  - 改造 /chat 端点，使其遵循RAG流程：接收问题 -> 从ChromaDB检索相关文档块 -> 将文档块和问题组合成新的Prompt -> 发给LLM -> 返回答案。
可验证成果： 你的后端服务现在是一个真正的“知识库问答”引擎了。你可以上传一篇公司介绍PDF，然后问它“我们公司的核心价值观是什么？”并得到准确回答。

第9周：发挥你的优势——打造精美前端

本周目标： 利用你最擅长的技术，为你的AI后端制作一个用户友好的前端界面。
行动任务：
1. 实践：
  - 使用你最熟悉的框架（React, Vue, Svelte等）创建一个新的前端项目。
  - 设计一个聊天界面，包含输入框、发送按钮和聊天记录展示区。
  - 调用你之前用FastAPI创建的后端API。
  - 加分项： 实现“流式响应”（Streaming Response），让AI的回答像打字机一样一个字一个字地显示出来，极大提升用户体验。这需要后端FastAPI和前端fetch做相应改造。
可验证成果： 一个完整、流畅、体验优秀的全栈AI问答应用。

第10周：部署与作品集收尾

本周目标： 学会如何将你的AI应用打包和部署，并将其整理成一个高质量的作品集项目。
行动任务：
1. 学习工具：
  - Docker: 学习为你的FastAPI后端和前端应用编写 Dockerfile。
  - Docker Compose: 学习如何使用 docker-compose.yml 文件一键启动你的整个应用（前端服务 + 后端服务）。
2. 实践：
  - 将你的全栈应用Docker化。
  - 在你的GitHub上创建一个新Repo，上传所有代码，并写一个清晰的 README.md 文件，包含项目介绍、技术栈、如何运行、以及应用截图或GIF动图。
可验证成果： 一个可以通过 docker-compose up 命令在任何机器上运行的AI应用，以及一个能充分展示你能力的GitHub项目。

完成这两个阶段后，你将具备的能力：

技术硬实力： 你将拥有一个可以在面试中从头到尾讲清楚的全栈AI项目。这不仅仅是一个调用API的玩具，它涵盖了数据处理、RAG、后端服务、前端交互和容器化部署的全流程。
职业转换资本： 你的简历上将不再只有前端经验，而是会增加一个亮眼的“AI应用开发工程师”的项目经历。你可以自信地说：“我独立设计并开发了一个基于LLM的知识库问答系统，技术栈包括Python, FastAPI, LangChain, Docker以及React/Vue。”
面试自信心： 你能流利地讨论Prompt Engineering, RAG, Embeddings等核心概念，并能解释你在项目中是如何应用它们的。这足以证明你不是浅尝辄止，而是具备了深度参与AI项目开发的能力。