企业官网建设流程全解析

本文分享了一位机械专业转行大模型开发者的经验。作者从零基础开始，利用业余时间学习Python、大模型API、LangChain等框架，并在三个月内完成了多个项目，成功获得大模型应用开发岗位。文章详细描述了学习过程和心得，适合想要转行或入门大模型开发的小白程序员参考。

最近很多朋友问我一个机械专业的怎么转的agent？今天我大概总结了一下，希望对你有帮助。

先说一下我的情况。普通一本机械专业，毕业在一家制造厂做工艺，干了快两年。怎么说呢，也不是干不下去，就是觉得一眼看到头了。每天跟图纸和机床打交道，工资涨得跟爬楼梯似的，一年涨五百。

去年年底实在憋不住了，决定转行。目标大模型开发。没辞职，白天上班，晚上学。

从开始学到拿到offer，整整三个月。最后去了一家做企业服务的公司，大模型应用开发，25k。

我知道有人要说"三个月也太假了吧"。但我想说，我是每天下班后雷打不动学两三个小时，周末全天泡着，三个月加起来差不多有300个小时的有效学习时间。下面说说这三个月我都干了啥。

第一个月：先别想太多，先动手敲代码。

第一个月是最懵的。我Python只会写个for循环，打开大模型相关的帖子，满屏都是transformer、attention、RLHF，直接给我看傻了。

前两周我就干一件事——学Python。但不是那种系统性地啃书，我用的是边用边学的办法。

比如我知道后面肯定要调接口、处理数据，我就重点看requests和pandas怎么用。写几个小脚本，把Excel里的数据读出来处理一下，或者写个爬虫去爬点公开数据。遇到不会的就查，查完就记下来。

每天下班到家八点多，学到十一点左右，周末两天基本是全天。说实话白天上班已经挺累了，晚上再学是真的困，我都是泡浓茶硬扛。

第三周我开始碰大模型的东西了。

我先去注册了讯飞星火和百度的API，试着自己写个对话机器人。代码很简单，就几十行，但跑通那一刻是真的爽。

关于看论文这块，我给自己定了个规矩——只看到能跟面试官聊两句的程度就行。我就看了两篇综述，大概知道GPT系列怎么演变的，Transformer知道是有编码器解码器、有自注意力机制，具体数学公式我到现在都说不明白。别在这上面死磕，面试一般不会让你推公式。

第一月结束的时候，我算是把API调明白了，Python也能写点小工具了。但心里还是虚，感觉啥都不会。

第二个月：开始碰框架，边抄边改

第二个月我开始学LangChain和FastAPI。

LangChain这东西吧，版本变得太快了，你看官方文档很可能跟实际对不上。我的办法特粗暴——直接去GitHub找项目，clone下来跑，跑通了就一行行看代码。

我推荐一个叫LangChain‑Chatchat的仓库，是个本地知识库问答的实现。我把这个项目跑通以后，整个RAG的流程就清楚多了：文档怎么切、怎么转成向量、怎么存、怎么查、查到了怎么喂给大模型。一套下来你就知道咋回事了。

这个月我做了两个小项目。一个是PDF总结助手，上传文件让大模型总结。另一个是本地知识库问答，用的开源模型ChatGLM3，全部在自己电脑上跑。电脑风扇转得跟直升机似的，但跑通那一刻值了。

这个月踩的最大的坑就是环境，各种包版本不兼容，一度想放弃。后来老老实实用conda，每个项目建一个独立环境，才消停。

第三个月：做两个能写进简历的项目

前两个月攒了不少零碎的东西，第三个月要做的就是串起来。

我做了两个项目，前后花了两周多。

第一个是做了一套智能问答系统，用FastAPI做后端，接入向量数据库做检索，前端用Streamlit随便搭了个界面。支持多轮对话，用Redis存了会话记录。这个项目写完，"RAG"和"向量检索"这块我就能讲得头头是道了。

第二个是做Text2SQL，让大模型根据自然语言问题生成SQL去查数据库。这个用到工具调用，就是让大模型自己判断要不要查表、查哪张表。这个项目面试的时候被问得最多，面试官对Agent方向很感兴趣。

关于面试，简历投出去之后我开始集中刷面试题。我把问题分成两类：一类是Python基础，比如装饰器、GIL这些，纯背；另一类是项目细节，自己做的项目必须能吃透，每个环节为什么这么选、遇到了什么问题、怎么解决的，都得能讲清楚。

面试的时候我从来不藏着掖着自己是机械的，反而会说工科背景让我逻辑思维比较强。自信一点，转行不是什么丢人的事。

最后想说，三个月确实能入行，但只是入门。进来之后发现要补的东西还很多，我现在也在边工作边学。

希望我能抓住agent的红利期吧！

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