对于人工智能领域的入门工程师而言，最令人沮丧的认知之一莫过于：他们在学习期间完成的项目，实际上并不能为自己的求职之路提供助力。
这些标准化的聊天机器人教程和检索增强生成（RAG）入门项目，复杂度远远不够，也与行业实际工作内容相去甚远，无法向雇主证明你具备他们所需的专业技能。
问题的症结在于，作为新手，你从未见识过真正的生产级人工智能系统。你不清楚自己应该构建什么样的项目，只能退而求其次，跟着网上的示例项目依样画葫芦——最终，你的作品和其他人千篇一律的 ChatGPT 封装应用别无二致。
相反，你真正需要的是一套构建端到端人工智能应用的框架，这类应用不仅独一无二，还能切实展现你的工程技术能力。我曾多年担任亚马逊招聘评审，在指导工作中也发现，正是这类架构稳健、设计精良的项目，才能真正为你的职业生涯增添竞争力。
今天，我们就来拆解这套框架。我不会提供可供照搬的示例项目，而是分享一份详尽的分步指南，告诉你构建合规项目需要考虑的所有要点和必须包含的核心模块。
话不多说，我们正式开始。
我经常被问到的第一个问题就是，“可投入生产的人工智能工程项目”究竟指什么。接下来，我为大家明确这类项目的核心目标。
一套完整的人工智能系统可能包含以下模块：提示词管理与评估、系统化的模型选型、具备智能检索能力的检索增强生成（RAG）流水线、多智能体系统、全层级的综合监控，以及让所有功能触手可及的用户界面。
我知道这听起来令人望而生畏，但现实是，若想成为一名人工智能工程师，你就必须达到这个水准。这类岗位属于高技能专业职位，不仅薪资待遇优厚，对从业者的能力要求也极为严苛。
当然，并非所有行业中的生产级人工智能系统都需要囊括上述全部模块。有些实际应用或许仅由设计精良的提示词和 API 调用构成——但即便如此，也需要完善的评估机制、安全防护体系和监控流程作为支撑。
打造一到两个高质量的作品集项目，全面展现这些技能，就能证明你对人工智能工程的全貌有深刻理解。
不过，你不必奢求第一个项目就做到尽善尽美。学习是一个循序渐进的过程，你可以逐步为项目增加复杂度，每完成一个项目，能力都会迈上新台阶。
这正是我们今天要探讨的核心内容。我会将构建专业人工智能工程项目的过程，拆解为一个个独立的核心模块。
接下来，我们将深入讨论以下八大核心模块：