我也是这么摸爬滚打过来的

去年3月，我盯着ChatGPT的对话框发呆了半小时。朋友圈里都在聊AI，我却连"大模型"是啥都搞不清楚。买了三本书，看了五个教程，最后发现——根本不知道该从哪里开始动手。

后来我给自己定了个死规矩：每天至少搞懂一个概念，每周必须跑通一个demo。60天后，我用API做出了自己的知识库问答助手。现在把这条路线分享给你，都是实打实踩过的坑。

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第1-2周：理论扫盲期（别陷入概念黑洞）

这两周要干啥？

说白了就是建立认知框架，知道AI大模型是怎么回事，但别陷进去出不来。

具体任务清单：

• 搞懂3个核心概念：Transformer、预训练、prompt
• 试用5个主流大模型：GPT-4、Claude、文心一言、通义千问、豆包
• 看完李沐的《动手学深度学习》前3章（只看理论部分）

推荐资源：

1. 视频入门：B站搜"3Blue1Brown神经网络"（中英字幕都有）
2. 文档阅读：OpenAI官方的GPT-3论文导读（不用全看，看Abstract和Introduction）
3. 实操体验：直接去claude.ai和chatgpt.com注册账号聊天

预计耗时： 每天1-2小时，周末可以多花点时间试用模型

我当时踩的坑：

• ❌ 一开始想把《深度学习》啃完，结果两周还在第一章打转
• ✅ 后来改成"先用再学"，边聊天边理解prompt工程

记得：这阶段不要碰代码，你现在要做的是"知道有这么回事"。

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第3-4周：动手实践期（终于能跑起来了）

这两周的目标：

让模型在你电脑上跑起来，哪怕只是调用API也算成功。

任务	具体操作	预计时间
注册开发者账号	OpenAI、Claude、阿里云（选一个）	0.5天
获取API Key	按官方文档走一遍流程	0.5天
跑通第一个调用	用Postman或curl发请求	1天
理解参数含义	temperature、max_tokens是干嘛的	2天
做5次对话测试	记录不同参数下的回复差异	3天

推荐资源：

• API文档：OpenAI官方Quickstart（https://platform.openai.com/docs/quickstart）
• 测试工具：Postman桌面版（图形化界面，不用敲命令）
• 省钱技巧：用Claude的免费额度或国内模型（豆包、智谱都有免费API）

我当时的真实操作：

第一次看到API返回结果时，我激动得截图发了朋友圈。建议你也记录下这个时刻，后面遇到困难时翻出来看看。

别忘了：

• API Key千万别传到GitHub上（我泄露过一次，烧了50美元）
• 先用免费额度测试，别一上来就绑信用卡

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第5-6周：工具学习期（Python必须会一点）

为什么要学Python？

因为90%的AI项目都用Python写。你不需要成为专家，但得能看懂示例代码、改改参数。

这两周的学习路径：

Week 5：Python基础速成

• Day 1-3：变量、列表、字典、循环（跟着廖雪峰教程敲）
• Day 4-5：函数定义、文件读写
• Day 6-7：安装requests库，写个爬虫爬天气数据

Week 6：对接大模型

• Day 8-10：用Python调用OpenAI API（官方SDK）
• Day 11-12：写个命令行对话程序（输入问题→调API→打印回答）
• Day 13-14：加上对话历史功能（让它记住上下文）

推荐资源：

1. Python教程：廖雪峰官网（https://liaoxuefeng.com/python）前10章就够
2. 开发环境：VSCode + Python插件（别用记事本写代码！）
3. 库安装：pip install openai requests

可能遇到的坑：

• 环境问题：Windows用户记得把Python加到环境变量
• 编码错误：所有文件保存成UTF-8格式
• API超时：加上timeout=30参数

我的经验：前5天会很痛苦，总是报错。但只要跑通第一个程序,后面就顺了。当时我为了搞懂for循环，写了20遍"打印1到100"。

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第7-8周：实战项目期（做个能用的东西）

项目目标：个人知识库问答助手

把你的笔记、文档喂给大模型，然后可以通过对话提问。

项目拆解：

步骤	技术点	难度
1. 文档切分	用LangChain的TextSplitter	⭐⭐
2. 向量化存储	Chroma本地数据库	⭐⭐⭐
3. 检索匹配	余弦相似度计算	⭐⭐⭐
4. 调用大模型	把检索结果塞进prompt	⭐⭐
5. Web界面	Gradio快速搭建	⭐

具体实施：

# 伪代码示例（实际要100多行）
from langchain import Chroma, OpenAI
docs = load_documents("my_notes/")
db = Chroma.from_documents(docs)
query = "如何学习prompt工程？"
results = db.similarity_search(query)
answer = openai.chat(context=results)

推荐资源：

• 框架学习：LangChain官方cookbook（https://python.langchain.com/docs/cookbook）
• UI工具：Gradio文档（https://gradio.app/quickstart）
• 参考项目：GitHub搜"chatpdf"，看别人怎么实现的

预计耗时：

• 第7周：搭建基础框架，能跑通流程（每天2小时）
• 第8周：优化体验，加上界面（每天1.5小时）

我踩过的大坑：

1. 向量数据库选择：一开始用Pinecone云服务，后来发现本地Chroma更快
2. 文档切分长度：设置太小(100字)导致语义断裂，后来改成500字
3. prompt设计：直接问"总结文档"效果差，改成"根据以下内容回答：{context}\n\n问题：{query}"

建议：先把最简版跑起来，再慢慢加功能。我第一版只有30行代码，但能用！

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学完能达到什么水平？

60天后的你，可以做到：

• ✅ 独立调用任何大模型API
• ✅ 看懂GitHub上80%的AI项目代码
• ✅ 用Python写出500行的实用工具
• ✅ 跟技术团队聊AI时不再懵圈
• ✅ 快速上手新出的AI工具（举一反三了）

但老实说，你还做不到：

• ❌ 从头训练一个大模型（那是算法工程师的活）
• ❌ 优化模型性能（需要深度学习理论）
• ❌ 处理复杂的多模态任务（还得继续学）

这条路线的本质：让你从"不知道AI能干啥"到"知道怎么用AI干活"。就像学开车，60天你能上路了，但成为老司机还得继续练。

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写在最后

回头看这60天，最值得的不是学会了多少技术，而是打破了对AI的恐惧感。以前觉得这东西高不可攀，现在发现——只要肯动手，谁都能玩转。

给你两个问题思考一下：

1. 你现在最想用AI解决工作/生活中的哪个具体问题？
2. 如果让你从这60天里挑一周重点突破，你会选哪个阶段？

欢迎在评论区分享你的想法，我看到都会回复。