首先，你需要对这个岗位感兴趣，其次你需要有时间学习。好了，废话不多说，我们直接从求职要求开始。
01
RAG开发
什么是RAG?
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）一种将“信息检索”与“生成式大模型”耦合的架构。系统先通过稠密向量或稀疏检索，从大规模外部知识库中定位与当前查询最相关的文档片段（context），再把这些片段连同原始查询一起送入大语言模型（LLM）作为 prompt 的上下文，让模型在生成回答时既利用内部参数知识，又利用最新的外部知识，从而显著降低幻觉、提升时效性与可溯源性。其典型流程：Indexing → Retrieval → Augmentation → Generation。一句话解释就是：先用“搜索引擎”找到相关文档，再让“作文高手”参考这些资料写答案，既新鲜又靠谱。
实现方式
1.1平台实现
fastgpt、coze、dify等
1.2代码实现
代码有哪些技术栈？
常用技术：加载、切分、存贮、检索、生成。
完整技术：
02
Agent开发
什么是agent？
Agent（智能体 / 自主代理）在 LLM 驱动的语境下，Agent 指以大规模语言模型为核心控制器（brain），配合记忆（memory）、工具调用（tool use）、规划（planning）与行动（action）模块，形成能够感知环境、制定计划并调用外部 API、函数或机器人执行多步任务，最终完成复杂目标的自治软件实体。它通常遵循观察（observe）→ 思考（reason）→ 行动（act）的循环，支持多轮对话、状态更新和任务拆解。一句话解释就是：给 AI 装上记忆、手脚和工具，让它像人一样自己思考、查资料、做任务，直到把事情办完。
实现方式
1.1平台实现
coze、dify
1.2代码实现
langchain、langgraph、autogen、crawlai等
代码技术栈有哪些？
03
工作内容
没经验的
有经验的
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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