企业官网建设流程全解析

我是做算法的，干了快八年，前六年基本都在传统机器学习上。

一、困境：我那点模型经验，突然不值钱了

2025年下半年开始，我明显感觉到不对劲。组里贴招聘需求，第一条就是"精通大模型应用"，还卡着35岁这条线。我这种老派调参出身的，往外投简历基本石沉大海，连面试电话都少。

有次内部技术分享，一个新来的年轻人问我："哥，你这些特征工程，大模型不能自己学掉吗？“我愣了一下，没接住。后来听说一家合作的外企把干了十多年的老哥优化了，人家感慨"十多年攒的积累一夜被抹平”，甚至动了转蓝领的念头。这话我记了很久，每次加班到深夜就冒出来。

更扎心的是产出对比。AI写代码的可用率，2024年初还不到5%，半年后到三成五成，2025下半年过了七成，到年底稳定在九成以上。现在我们组，新人可以一句代码不写，只给大模型下指令。我熬几个通宵调出来的模型，人家几句提示词就出个baseline，效果差不了太多。以前我靠调参吃饭，现在这碗饭，模型自己也能盛。

招聘侧也在收。技术岗尤其应届和初级，明显缩了。有公司直接把技术文档岗整岗砍了，让AI出文档。我们组内部还搞代码量和Token用量排行榜，三个月一轮末位淘汰，周期比往年短了一半。下班脑子还在转，一离线就焦虑，生怕哪天榜单垫底，连调参的老本都保不住。

有回和经理一对一面谈，他没绕弯子："你调参是稳，但组里新方向你接不住，得往大模型靠。"我嘴上应着，心里清楚，这不是靠热情就能补的，是整套技能要重练。最难受的不是活儿被抢，是被抢了还不知道往哪走。传统模型的项目越来越少，新项目开口就是RAG、Agent。

有天我看着组内一个入职半年的小朋友，用大模型半小时搭了个我得干两天的特征实验。他不是比我聪明，是没背着那套老习惯。我忽然明白，被替代的不是"经验"，是"只会用老办法的经验"。有回组里讨论一个新项目，我提了个传统模型的思路，话没说完就被打断："这个方向我们用大模型直接做吧。"我坐回座位，第一次觉得自己像上个时代的人。

那阵子我偷偷刷了不少招聘，发现连"算法工程师"的岗位描述都换了写法，通篇RAG、微调、部署，我会的那几样被挤到最后一行。去年有个风控项目，我做了三周特征和模型，评审时被一句"我们直接上大模型抽取"否了。不是我的模型不行，是新方向不让老办法上桌。我翻了翻自己的笔记，全是特征重要性和调参心得，跟新方向对不上号。

二、接触：我是从一个RAG项目硬着头皮上的

转折在去年底。组里要做内部知识库问答，老板点名让我牵头。我本想用老办法搭检索，可数据太杂太乱，特征根本理不清。一个做后端的朋友跟我说：“你别硬刚特征了，试试RAG，把文档喂给大模型，让它自己答，你把关就行。”

我第一次上手确实手忙脚乱。选了开源推理框架，配上向量库，把公司几千份规范文档灌进去。第一次配向量库，我对着文档看了两天才跑通一个demo，中间报的错能贴满一屏。朋友笑我"你调参那股钻劲终于用对地方了"。最开始我连推理框架和向量库是什么关系都搞混，被他笑了好几天。但奇怪的是，当年调参练出来的那股"对着指标死磕"的劲，在这反而用上了——只不过指标从准确率变成了"答得准不准、贵不贵"。

第一次正经跑通的时候，模型能准确说出某条制度的出处和第几章，我心里有点触动——这东西，真能顶一部分我原来的活，而且顶得不算差。不过第一次也不是全漂亮。有回问它一条冷门规范，它编了一段看着像那么回事的话，出处查无此条。我这才懂，模型不是搜出来的，是"编"出来的，喂什么、怎么问，门道都在人这儿。后来又陆续接了Agent，让模型自己判断该调哪个工具、查哪张表。这个过程一点都不顺。提示词写了一版又一版，召回不准就改切分方式，答非所问就补示例。环节一多，排错比当年调参还折磨人。头两周我交上去的版本，被老板打回四次，说我"把模型当搜索引擎用，没真搭结构"。那次我才明白，光会调模型不够，得想清楚整个应用的架子。

但我第一次觉得，我的业务理解开始值钱了：哪些文档可信、哪些口径必须统一、哪些问题根本不该丢给模型，这些AI给不了，得我来拿主意。那两个月我几乎住在电脑前，把开源社区的教程翻了个遍。不是因为热血，是因为怕再不学，下次优化的就是我。那阵子我每天睡前都在想，要是哪天我也能像那个后端朋友一样，随手就搭起一个能用的应用，是不是就不用这么慌。后来发现，光想没用，得一行行踩进去。

三、现状改变：从调参的人，变成了搭台子的人

现在我的日常彻底换了样。过去大半时间泡在调参和跑实验上，现在更多是设计AI应用的整体结构：检索怎么切、上下文怎么给、Agent之间怎么分工。组里现在管我叫"AI应用架构"的角色，但这称号我接得有点心虚。

因为我的工程底子薄。向量库背后的原理、服务怎么部署、并发上来卡在哪，这些我得现补。有回上线半夜告警，我盯着日志半天看不出门道，最后还是后端同事救的场。所以现状是：定位往上挪了一步，短板也露得更明显。

收入结构没大变，还是那份工资，没翻倍也没暴富。只是手里的活从纯执行，变成了"业务判断加AI协作"。判断的份量重了——哪些业务场景真该上模型，哪些上了反而添乱拖慢交付，得我来拍板。带新人的时候，我也更强调让他先搞懂业务，再碰模型。

说到底，我的变化不是换了个时髦title，而是每天面对的问题变了。以前想"怎么把模型调更好"，现在想"这个场景到底该不该让模型上、上了谁兜底"。问题更软、更碎，也更难有标准答案。前阵子有个需求，业务方坚持要上大模型做实时预测。我拉了数据一算，时延和成本都扛不住，劝他们先用规则兜底，模型做离线补位。没用上模型，但我拦住了一个会翻车的坑。这种"该不该上"的判断，现在比"怎么上"更值钱。带新人那件事也让我反过来想清楚自己的位置：我不再是最快写出模型的人，但成了最知道"什么时候别上模型"的人。

每周例会，我从汇报"模型准确率涨了零点几个点"变成汇报"这个AI应用帮业务省了多少返工"。说的话变了，坐的位置也变了——以前坐后排，现在被拉着问细节。活儿并没变少，反而更累。以前只对模型指标负责，现在要对整个应用的产出负责，哪一环出岔子都是我的事。我也开始接一些用AI提效的小活儿，帮别的组快速搭个问答原型，但都是顺手，没有变成什么副业大军。

写在最后

我没有一夜翻身，也没变成什么人生赢家。就是从一个被质疑价值的老算法，变成了一个还在补工程短板的AI应用搭建者。坑还有的是，路也远。如果你也在传统模型这条路上发慌，我能说的只有一句实在话：别硬扛，但也别指望换个热词就解套，先把手弄脏，从一个真能跑起来的小项目做起。

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