说实话，我一开始对AI的感觉，就是四个字：又酷又乱。
大模型、RAG、Agent、知识蒸馏、Diffusion、Transformer……信息像雨点一样往身上砸，你要么被砸兴奋，要么被砸懵。直到有一天，我发现自己学了一大堆零碎的东西，却说不清楚：
“我到底会什么？如果现在要做一个AI应用，我从哪下手？”
那一刻有点慌。我决定停下来，给自己画一张属于自己的——《AI技术知识图谱》。
下面这篇，就是我这半年一点点踩坑、删改、重画、再删的结果。不是教科书，更像一个普通打工人，试着用比较彻底、也比较真实的方式，把这件事说清楚。
一、为什么一定要有一张自己的《AI技术知识图谱》？
先讲个很具体的感受。
我刚接触大模型那阵子，看到什么“提示工程”“人格注入”“多模态能力”就想试，一会儿写个聊天机器人，一会儿又去玩图片生成。那种碎片化的爽感，就像逛商场不停试衣服，但从来不买一整套能穿出门的搭配。
直到有一天，老板说：
“能不能做个内部的知识问答助手，把公司文档接进去，大家可以直接问问题那种？”
我脑子里闪过无数词：向量数据库、嵌入、RAG、权限控制、API调用、Prompt设计…… 然后我发现：我知道这些词，但它们在我脑子里是“散装的”。
那天晚上回去，我特别清晰地意识到一件事：
没有自己的知识图谱，就好像在脑子里开了几百个浏览器标签页，但没有一个“收藏夹”。
于是我开始搭自己的《AI技术知识图谱》，目标只有一个：
- 以后再遇到一个需求，我能快速定位：这是哪一块的事，我需要动用哪几个“模块”。
那种“我知道自己在干嘛”的确定感，真的能明显降低焦虑感。
二、我心里的 AI 技术大地图：四个大块
很多人一上来就被各种花哨名词绕晕，其实我最后推倒重来之后，只保留了四个核心板块：
- 基础功：数学 + 编程 + 工具链
- 模型本体：从传统机器学习到大模型
- 工程能力：把模型变成产品
- 场景与业务：AI 解决的是真问题，不是玩概念
你可以脑补一张图：
- 最底层是基础功，像地基；
- 上面是各种模型与算法，是砖块；
- 再上是工程化能力，像水电、装修；
- 最上层是具体场景，是你真正住进去的那套房子。
很多人一上来就说要学“AI应用开发”“做AI Agent”。可以，但如果你心里没有这张大图，很容易学着学着就变成：哪里火，往哪跟风。
三、基础功：别神化，但也别绕过
我不想装“学术大神”。我本人就是典型的：高数勉强过关、线代回想起来只剩“矩阵乘法”。所以我对数学基础的态度很简单：
不用追求完美掌握，但要做到：看到公式不发怵，知道大概在干什么。
在我的《AI技术知识图谱》里，基础这一块我只放了三个关键词：
- 线性代数：向量、矩阵、张量运算、特征值这些，至少要知道它们为什么会出现在模型里。
- 概率与统计：分布、期望、方差、最大似然、贝叶斯，这些是理解“模型为什么不确定”的关键。
- 优化基础：梯度下降、学习率、局部最优，理解训练过程在干嘛。
另外一条是编程与工具链：
- Python + 必要的工程习惯：虚拟环境、包管理、日志、配置文件这些，不性感，但谁做项目谁知道有多重要。
- 至少一个深度学习框架：我自己的图谱上写的是：
PyTorch（主力）+TensorFlow/Keras（只够看懂）。 - Linux + Git + 容器（Docker）：这几个一旦熟，就会明显感觉：你不再是“跑个demo”，而是在做一个可能上线的东西。
但我想强调一点：
不要为了“补基础”而无限拖延实战。
我自己是用“项目倒逼学习”，先上手做一个小应用，遇到看不懂的数学和工具，再回头补。那种“学完再干”的完美主义，挺耗时间，还容易把热情磨没。
四、模型本体：从“会调API”到“敢看论文图”
老实说，有了大模型 API 之后，很多人只停在了“会调接口”这个层级。但如果你想让自己的《AI技术知识图谱》有点深度，模型这一块就不能空着。
我自己是这么分层的：
- 传统机器学习：打个底
- 线性回归 / 逻辑回归 / 决策树 / Random Forest / XGBoost
- 你不需要会推导所有公式，但最好做过几个完整的小项目：房价预测、分类、简单推荐。
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这样你会更清楚：不是所有问题都要上深度学习，更不是所有东西都要上大模型。
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深度学习：理解“神经网络”到底在干嘛
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前馈网络、卷积网络、循环网络这些我只要求自己做到三件事：
- 能画出大致结构图；
- 知道它们擅长处理什么类型的数据（图像、序列、文本）；
- 知道为什么后来很多任务被 Transformer 接管了。
-
Transformer 与大模型：图谱里的“C位”
我的图谱里，这一块被我用荧光笔圈了好几圈： - Attention 机制：不是要背公式，而是要能用自己的话解释：
- 它让模型在处理序列的时候，可以“有选择地看重点”；
- 为什么这东西对长文本、对话这么关键。
- 预训练 + 微调：
- 预训练在干嘛（在海量数据上学“通用能力”）；
- 微调 / LoRA / Prompt Tuning 在干嘛（教模型适应具体任务）；
- 知道“参数量、上下文长度、多模态”这些指标意味着什么。
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主流模型家族：GPT 系、Llama 系、国内的一些开源模型，至少知道它们大概适合干嘛。
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生成式模型扩展：文本之外的世界
- Diffusion（扩散模型）：图像生成的主角。你不需要推导噪声公式，但要知道：
- 为什么它比早期 GAN 更稳；
- 文生图、图生图、ControlNet 这些是怎样拼起来的。
- 多模态模型：能看图、能听音频、能理解视频的模型，背后其实还是在做“统一表征”。
说句心里话：
当你第一次能把一篇简单论文里的模型结构图看懂，那种“原来我真的能理解这一堆复杂东西”的成就感，会把你后面的学习推得很远。
五、工程能力：让模型真的跑在现实世界里
有段时间，我特别排斥“工程化”这三个字，总觉得听起来有点无聊。后来我真正参与了一个内部 AI 工具的落地，才意识到：
大部分模型死在 demo 到产品的这一步。
在我的《AI技术知识图谱》里，工程这一块是这样拆的：
- 数据工程：
- 数据采集、清洗、标注、脱敏，这些一个都跑不了；
- 做 RAG 的时候，数据切分策略、向量化、索引结构，这些都会直接影响效果。
- 接口与服务化：
- 把模型封装成 API，让前端、其他服务能方便调用；
- 熟悉一个基础的 Web 框架（比如 FastAPI、Flask）；
- 理解并发、超时、重试、熔断这些看着枯燥但能救命的机制。
- RAG 与知识增强：现在特别火，但我觉得很多实现都很粗糙。
- 在我的图谱上，这块被拆成：
文本预处理→切分策略→Embedding + 向量库→检索策略→重写 Prompt； - 每一环都有坑，比如：切得太碎上下文全没了，切得太大又经常检索不到重点。
- Agent / 工具调用：
- 让大模型调用搜索、数据库、第三方API；
- 真正难的不是“调用工具”，而是任务分解、状态管理、错误恢复。
- 图谱里我会标注：自己目前更多停留在“轻量级 Agent 试验阶段”，这样反而会提醒我别轻易吹嘘。
工程这块很现实：
它决定了你是“玩 AI”还是“用 AI 吃饭”。
而且很公平：你做过一个完整项目，你的知识图谱就会多一层非常具体的“伤疤记忆”。那些踩过的坑，是书本给不了的。
六、场景与业务：AI 不在真问题里，就只是一场炫技
如果说前面三块是“机器视角”，那这一块就是彻底的人间烟火气。
我后来慢慢意识到：《AI技术知识图谱》真正的灵魂，是你把哪些“问题”写上去。
我的图谱上有这么几类场景，被我用不同颜色标出来：
- 内容效率：文案生成、长文总结、报告初稿、PPT架构。
- 知识问答：公司知识库、产品说明书、技术文档问答。
- 决策辅助：数据分析助手、运营策略建议、用户反馈聚类和洞察。
- 工作流自动化：把邮件、表格、文档、IM消息串在一起，做“半自动助理”。
我会在每一类场景下面写：
- 哪些已经试过，效果不错；
- 哪些还停留在想法阶段；
- 哪些暂时被证明“不值得做”（比如投入产出比太低）。
这样做有一个变化：
你开始不再盯着“我还不会什么技术”，而是慢慢转成——“我已经能用手头的技术解决哪些具体的问题”。
这会给人一种非常实在的安全感：哪怕你没有追上每一波最前沿的论文，你依然能在自己的工作和生活里，安安稳稳地用 AI 做出点成果。
七、怎么一步步画出你自己的《AI技术知识图谱》？
如果你看到这里，可能会想：“听着挺有道理，但我该从哪开始画？”
我自己的做法很简单，也有点粗糙，但好用：
- 先在纸上画四个圈：基础 / 模型 / 工程 / 场景。
- 每个圈里写下你“已经接触过”的东西，哪怕只是听过名字。
- 用不同颜色标注：
- 会做项目的 → 一种颜色；
- 只看过 / 玩过 demo 的 → 另一种；
- 完全陌生但感兴趣的 → 再一种。
- 然后挑一个你最近真能用得上的场景，比如：“做一个团队内部文档问答助手”。
- 顺着这个场景，把你需要的知识点，从图谱上圈出来，然后开始补缺。
这时你会发现一个挺有意思的事：
有些你以为“很重要”的东西，其实在你当前的场景里压根用不到；
而有些你忽略的基础技能，反而成了你迈不过去的坎。
知识图谱最大的意义，不是把你拉进知识焦虑，而是帮你排优先级。
八、写在最后：知识图谱不是挂在墙上的海报，而是会被翻旧的笔记
回头看这半年的折腾，我对《AI技术知识图谱》这四个字，已经没有最初那种“高大上”的感觉了。
在我这儿，它更像是：
- 一张被涂得乱七八糟的思维导图；
- 一堆写满删改痕迹的笔记；
- 一份会不断被推翻、重画，但又越来越贴合真实自我的“能力地图”。
AI 这东西变化太快了，没人能保证自己不会被时代抛下。但至少，当你手里有一张不断更新的《AI技术知识图谱》时，你不会完全迷路。
你可以清楚地知道：
- 我现在站在什么位置；
- 我接下来该往哪一个方向多迈半步；
- 哪些是对我此刻的生活和工作最有价值的升级，而不是为了“跟风”而学。
如果你愿意，今天就可以拿一张纸，写上这几个字：《AI技术知识图谱》，然后把你脑子里那些散乱的概念，哪怕写得很丑、很乱，也先丢上去。
等你过几个月再回头看那张纸，你大概率会有一点点惊讶——
原来自己，真的走了这么远。
