企业官网建设流程全解析

本文分享一位医学专业背景者成功转型AI+医疗领域的心路历程与学习路径。作者通过明确职业方向，逐步掌握大模型、RAG、Agent等AI技术，并结合自身医学专业知识，最终成功获得迈瑞相关岗位高薪offer。文章强调，非计算机背景者转型AI无需从零学编程，关键在于将AI能力与原有专业结合，通过实战项目积累经验，实现职业突破。适合医疗、药学等背景者参考。

先说她什么背景。

医学专业出身，毕业之后一直在医疗相关领域工作，有几年的行业经验。

刚开始找我的时候，她其实没有考虑过转AI，还是按照以前的思路继续找医疗相关岗位。但找了一段时间之后，明显感觉到传统医疗岗位越来越卷，同样的医学背景，大家拼学历、拼经验、拼平台，工作几年以后，如果还是重复原来的工作内容，职业发展的空间也比较有限。

所以她开始考虑给自己的职业增加一点新的东西。

但她最大的顾虑也很明显，医学背景，没有编程基础，Python也完全没接触过，如果直接转AI，重新从技术底层开始学，成本太高。

我了解完她的情况以后，没有让她走程序员路线。

我给她定的方向很明确：

不放弃医学专业，而是在医学专业上增加AI能力。

目标也不是AI算法工程师，而是重点往AI+医疗、医疗AI产品、AI应用落地这些方向准备。

这也是我带她学习的第一步。

先把方向定下来，再开始学

我一直觉得，转AI最怕的不是基础差，而是一开始没有方向。

尤其是非计算机背景的人，如果看到什么热门就学什么，很容易Python学一遍、机器学习学一遍、LangChain学一遍，最后什么都会一点，但和真正的岗位还是连接不上。

所以我先帮她把目标岗位和学习内容对应起来。

她有医学背景，就把原来的行业经验留下来。

AI部分重点补大模型、RAG、Agent、AI产品和实际医疗场景。

这样学习过程中每一个技术点都有对应的用途，不是为了学技术而学技术。

第一阶段，我带她建立AI基础。最开始没有让她啃复杂代码，也没有直接上算法。

先从大模型基础开始，让她熟悉现在主流大模型的基本能力，然后带她实际使用Prompt、结构化输出、Function Calling等能力。

这一阶段最重要的是让她从“听说过AI”变成“真正用过AI”。

我会给她安排一些和医学相关的小任务，比如医学资料整理、文献总结、知识提取、患者沟通内容生成。

她自己做，我再根据结果帮她调整。

哪里是Prompt的问题，哪里是模型本身的限制，哪里需要增加上下文，哪里需要人工审核，都会在实际练习里面一点点搞清楚。

这样学起来会比单纯看理论快很多。

第二阶段，重点带她学RAG。大模型基础有了之后，我开始带她做RAG。

这一步我没有让她只记住一个概念，而是直接拿医疗资料来做知识库。

从资料整理、文档切分，到向量检索，再到最后让大模型结合知识库生成回答，整个流程我带着她完整走了一遍。

过程中她也会遇到各种问题。

比如资料切分不合理导致检索不到内容，知识库里面明明有答案，大模型却没有正确引用，甚至出现模型自己补充不存在的信息。

这些问题我都会让她先自己排查，再帮她分析原因。

因为只有真正做过一次，才会知道RAG不是简单的“上传文件然后问问题”。

尤其是在医疗场景里，知识来源、检索准确性和回答可靠性都非常重要。

这一阶段做完以后，她已经能够独立把一个基础医疗知识库的完整流程讲清楚。

第三阶段，我开始带她做医疗AI产品。前面两个阶段主要是在补AI能力。

到了这里，我开始让她把自己的医学专业和AI真正结合起来。

我们没有直接找一个模板项目照着做，而是从医疗场景出发。

医疗知识助手、医学文献检索、患者服务、内部知识库、智能问答，这些都是我们分析过的方向。

然后从一个具体场景开始，把整个产品拆开。

用户是谁，核心痛点是什么，AI适合解决哪一部分，哪些环节需要人工参与，知识库放在哪里，整个产品流程怎么设计，再到最终怎么落地。

她原本最大的优势就是懂医学。

经过这一阶段以后，她开始能够把医学业务翻译成AI产品需求。

这个变化其实非常关键。

因为AI+医疗岗位需要的并不是一个只会调用模型的人，而是能够理解医疗业务，同时知道AI怎么落地的人。

第四阶段，再进入Agent。Agent这一块我反而放到了后面。因为基础没打牢，直接学Agent，很容易变成照着教程搭一个Demo，换个模型、换个框架就不知道怎么继续了。

所以等她把大模型、RAG和医疗AI场景都理解以后，我再带她进入Agent。

这一阶段主要让她理解Workflow、RAG和Agent之间的区别，以及Agent什么时候真正有必要使用。

再往下学习工具调用、任务拆解、多步骤执行等能力。

所有内容还是围绕医疗场景来做。

这样她最后掌握的不是某一个框架，而是一套解决实际问题的思路。

最后阶段，开始按照岗位准备面试

等项目做完以后，我没有继续让她无限学新技术。

而是开始按照目标岗位倒推。

把前面做过的医疗AI项目重新整理，从需求分析到产品方案，再到RAG和Agent的技术实现，全部重新梳理一遍。

面试中可能涉及的项目问题也提前准备。

包括项目为什么这样设计、为什么使用RAG、Agent解决了什么问题、知识库出现错误怎么处理、医疗AI如何保证回答可靠性，以及整个项目最终给业务带来了什么价值。

我也会带她反复练项目表达。

因为真正面试的时候，光说“我学过RAG、Agent、Prompt”没有太大意义。

能够把一个项目从头到尾讲清楚，能够说清楚自己的思考过程，才能真正体现能力。

所以整个带学过程，其实不是简单地把一套课程交给她。

而是我根据她原来的医学背景，先确定方向，再拆学习路线，然后带着她做项目，最后再把项目和目标岗位连接起来。

最终她拿到了迈瑞相关岗位的机会，薪资到了35K。

我觉得这个案例最值得看的地方，其实不是35K这个数字。

而是她没有把自己原来的医学专业丢掉。

她走的是一条更现实的路线：

医学专业能力 + AI能力。

这也是我现在越来越建议医学、药学、护理、生物、公卫等背景的人考虑AI+医疗的原因。

你不需要一上来就把自己变成程序员，也没有必要跟计算机专业的人硬拼算法。

你原来的专业知识、行业经验、业务理解，本身就是你的壁垒。

需要补的是AI这一层。

把大模型基础补起来，再掌握RAG、Agent和AI产品能力，最后把这些能力放进真实的医疗场景里。

这样才能真正形成自己的竞争力。

所以如果你现在也在传统医疗岗位里感觉发展越来越慢，不妨认真看看AI+医疗这条路。

尤其是已经有几年行业经验的人，其实比完全零行业经验的人更有优势。

因为AI可以重新学，但医疗业务和专业知识，不是几个月就能补出来的。

真正值得做的，不是放弃原来的积累重新开始。

而是在原来的专业上，再增加一层AI能力。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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