Python+AI 学习路线：从入门到实战专家

Python+AI 学习路线完整指南

📊 目录

• 为什么选择 Python+AI
• AI 技术领域分布
• 完整学习路径
• 分阶段学习指南
• 实战代码示例
• 学习资源推荐
• 常见问题解答

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为什么选择 Python+AI？

Python 已成为人工智能领域最主流的编程语言，根据 Stack Overflow 2024 年开发者调查，Python 在 AI/ML 领域的使用率超过85%。

Python 在 AI 领域的优势

优势	说明
🐍 语法简洁	上手快，专注算法本身而非语法细节
📦 生态丰富	NumPy、Pandas、PyTorch 等成熟库
👥 社区活跃	海量教程、开源项目和问题解答
🔧 工具完善	Jupyter、Colab 等优秀开发环境
🚀 部署便捷	Flask/FastAPI 快速构建 AI 服务

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AI 技术领域分布

了解 AI 各领域的占比，帮助你更好地规划学习重点：

领域	占比
机器学习	35%
深度学习	30%
自然语言处理	15%
计算机视觉	12%
强化学习	5%
其他	3%

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完整学习路径

下图展示了从零基础到 AI 专家的完整学习路线：

1. 开始学习 Python+AI
   • 有编程基础？
     • 是 -> 阶段 1: 数据科学基础
     • 否 -> 阶段 0: Python 基础
2. 阶段 0: Python 基础
   • Python 语法、数据结构、函数与模块、面向对象
3. 阶段 1: 数据科学基础
   • NumPy 数组操作、Pandas 数据处理、Matplotlib 可视化
4. 阶段 2: 机器学习
   • Scikit-learn、监督学习、无监督学习、模型评估
5. 选择方向
   • 阶段 3a: NLP (Transformers, LLM 应用, RAG 开发)
   • 阶段 3b: 计算机视觉 (CNN 架构，目标检测，图像生成)
   • 阶段 3c: 深度学习通用 (PyTorch 基础，神经网络，模型优化)
6. 阶段 4: 实战项目
   • 端到端项目、模型部署、性能优化
7. 🎉 AI 工程师

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分阶段学习指南

🟢 阶段 0：Python 基础（2-4 周）

学习目标：掌握 Python 核心语法和编程思维

核心知识点

• Python 基础: 数据类型、控制流程、函数、面向对象、文件操作、异常处理
• int, float, str: 基本类型
• list, dict, tuple, set: 数据结构
• if/else, for/while: 控制流
• 函数定义, lambda 表达式, 装饰器基础
• 类与对象，继承与多态

必学代码示例

示例 1：列表推导式

# 传统方式
squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i ** 2)

# Pythonic 方式
squares = [i ** 2 for i in range(10)]

# 带条件的列表推导式
even_squares = [i ** 2 for i in range(10) if i % 2 == 0]
print(even_squares)  # [0, 4, 16, 36, 64]

示例 2：字典操作

# 字典推导式
word_count = "hello world hello python"
counts = {word: word_count.split().count(word) for word in set(word_count.split())}
print(counts)  # {'hello': 2, 'world': 1, 'python': 1}

# defaultdict 使用
from collections import defaultdict
counts = defaultdict(int)
for word in word_count.split():
    counts[word] += 1

示例 3：上下文管理器

# 正确的文件操作方式
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
# 自动关闭文件，即使发生异常

# 自定义上下文管理器
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def timer():
    import time
    start = time.time()
    yield
    print(f"耗时：{time.time() - start:.2f}秒")

with timer():
    sum(range(1000000))

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🔵 阶段 1：数据科学基础（4-6 周）

学习目标：掌握数据处理、分析和可视化技能

核心技能树

• NumPy: 数组创建、数组运算、广播机制、线性代数
• Pandas: Series 操作、DataFrame 操作、数据清洗、数据分组、数据合并
• 可视化: Matplotlib、Seaborn、Plotly

NumPy 实战代码

import numpy as np

# 数组创建
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
zeros = np.zeros((3, 4))
random = np.random.randn(3, 3)

# 数组运算
print(arr * 2)  # 元素级乘法
print(arr @ arr.T)  # 矩阵乘法
print(np.dot(arr, arr.T))  # 矩阵乘法

# 广播机制
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # (2, 3)
b = np.array([10, 20, 30])  # (3,)
print(a + b)  # b 广播到 (2, 3)

# 实用函数
print(np.mean(arr, axis=1))  # 按行求均值
print(np.argmax(arr, axis=1))  # 按行找最大值索引

Pandas 数据处理实战

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {
    'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    'age': [25, 30, 35, 28],
    'city': ['北京', '上海', '深圳', '杭州'],
    'salary': [15000, 20000, 25000, 18000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 数据筛选
high_salary = df[df['salary'] > 18000]
beijing = df[df['city'] == '北京']

# 数据分组
city_stats = df.groupby('city').agg({'salary': ['mean', 'max', 'count']})

# 数据排序
df_sorted = df.sort_values('salary', ascending=False)

# 数据合并
df2 = pd.DataFrame({'name': ['张三', '李四'], 'department': ['技术', '产品']})
merged = pd.merge(df, df2, on='name', how='left')
print(city_stats)

数据可视化示例

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 创建子图
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))

# 1. 柱状图
axes[0, 0].bar(df['name'], df['salary'])
axes[0, 0].set_title('薪资对比')
axes[0, 0].set_xlabel('姓名')
axes[0, 0].set_ylabel('薪资')

# 2. 散点图
axes[0, 1].scatter(df['age'], df['salary'], s=100, alpha=0.6)
axes[0, 1].set_title('年龄与薪资关系')
axes[0, 1].set_xlabel('年龄')
axes[0, 1].set_ylabel('薪资')

# 3. 饼图（城市分布）
city_counts = df['city'].value_counts()
axes[1, 0].pie(city_counts, labels=city_counts.index, autopct='%1.1f%%')
axes[1, 0].set_title('城市分布')

# 4. 箱线图
axes[, ].boxplot(df[])
axes[, ].set_title()

plt.tight_layout()
plt.savefig(, dpi=)
plt.show()

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🟡 阶段 2：机器学习（6-8 周）

学习目标：理解 ML 原理，掌握 Scikit-learn 实战

ML 算法分类图

• 机器学习
  • 监督学习: 回归 (线性回归，决策树回归，随机森林回归，梯度提升回归)，分类 (逻辑回归，SVM，决策树，随机森林，XGBoost，神经网络)
  • 无监督学习: 聚类 (K-Means, DBSCAN, 层次聚类), 降维 (PCA, t-SNE, UMAP)
  • 强化学习

经典算法实现

1. 线性回归完整流程

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 生成模拟数据
np.random.seed(42)
n_samples = 1000
# 特征：面积、房间数、房龄
X = np.random.randn(n_samples, 3)
X[:, 0] = X[:, 0] * 50 + 100  # 面积：50-150㎡
X[:, 1] = np.abs(X[:, 1]) * 2 + 1  # 房间数：1-5 间
X[:, 2] = np.abs(X[:, 2]) * 10 + 1  # 房龄：1-30 年

# 真实价格 = 面积*1000 + 房间数*50000 - 房龄*2000 + 噪声
y = (X[:, 0] * 1000 + X[:, 1] * 50000 - X[:, 2] * 2000 + np.random.randn(n_samples) * 50000)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)


model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)


y_pred = model.predict(X_test_scaled)


mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
()
()
()
()


plt.figure(figsize=(, ))
plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=)
plt.plot([y.(), y.()], [y.(), y.()], , lw=)
plt.xlabel()
plt.ylabel()
plt.title()
plt.grid(, alpha=)
plt.show()

2. 分类算法对比

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 生成分类数据
X, y = make_classification(
    n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15,
    n_redundant=5, n_classes=3, random_state=42
)

# 定义模型
models = {
    '逻辑回归': LogisticRegression(max_iter=1000),
    'SVM': SVC(),
    '决策树': DecisionTreeClassifier(),
    '随机森林': RandomForestClassifier(n_estimators=100),
    '朴素贝叶斯': GaussianNB(),
    'KNN': KNeighborsClassifier()
}

# 交叉验证评估
results = {}
for name, model in models.items():
    scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
    results[name] = {'mean': scores.mean(), 'std': scores.std()}
    print(f"{name}: {scores.mean():.4f} (+/- {scores.std():.4f})")


plt.figure(figsize=(, ))
names = (results.keys())
means = [results[name][]  name  names]
stds = [results[name][]  name  names]
plt.bar(names, means, yerr=stds, alpha=, capsize=)
plt.ylabel()
plt.title()
plt.ylim(, )
plt.grid(axis=, alpha=)
plt.xticks(rotation=)
plt.show()

3. 聚类算法实现

from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 生成聚类数据
X, _ = make_blobs(
    n_samples=500, centers=4, cluster_std=1.5, random_state=42
)

# K-Means 聚类（需要指定簇数）
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42, n_init=10)
kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X)
kmeans_silhouette = silhouette_score(X, kmeans_labels)

# DBSCAN 聚类（自动发现簇数）
dbscan = DBSCAN(eps=1.5, min_samples=10)
dbscan_labels = dbscan.fit_predict(X)
n_clusters = len(set(dbscan_labels)) - (1 if -1 in dbscan_labels else 0)
print(f"K-Means: 发现 4 个簇，轮廓系数={kmeans_silhouette:.3f}")
print(f"DBSCAN: 发现{n_clusters}个簇")

# 肘部法则确定最佳 K 值
inertias = []
K_range = range(2, 11)
for K in K_range:
    kmeans = KMeans(n_clusters=K, random_state=42, n_init=10)
    kmeans.fit(X)
    inertias.append(kmeans.inertia_)

plt.figure(figsize=(12, 5))
# 肘部图
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(K_range, inertias, )
plt.xlabel()
plt.ylabel()
plt.title()
plt.grid(, alpha=)


plt.subplot(, , )
plt.scatter(X[:, ], X[:, ], c=kmeans_labels, cmap=, alpha=)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, ], kmeans.cluster_centers_[:, ], c=, s=, marker=, label=)
plt.title()
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

---

🟠 阶段 3：深度学习（8-12 周）

学习目标：掌握 PyTorch，理解深度学习原理

深度学习框架选择

深度学习框架	特点
PyTorch	研究首选，动态图，Python 原生风格
TensorFlow	工业部署，TF-Serving, TFLite 移动端
JAX	函数式编程，自动微分，高性能计算

PyTorch 实战代码

1. 构建神经网络

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import matplotlib.pyplot as plt

# 检查 CUDA 可用性
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f"使用设备：{device}")

# 定义神经网络
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.layer2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size // 2)
        self.layer3 = nn.Linear(hidden_size // 2, num_classes)
        self.dropout = nn.Dropout(0.2)

    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.dropout(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.dropout(out)
        out = self.layer3(out)
        return out

# 超参数
input_size = 784  # MNIST 图像 28x28
hidden_size = 
num_classes = 
num_epochs = 
batch_size = 
learning_rate = 


model = NeuralNetwork(input_size, hidden_size, num_classes).to(device)


criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)


X_train = torch.randn(, input_size).to(device)
y_train = torch.randint(, num_classes, (,)).to(device)
train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=)


train_losses = []
 epoch  (num_epochs):
    model.train()
    epoch_loss = 
     i, (images, labels)  (train_loader):
        
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        epoch_loss += loss.item()
    
    avg_loss = epoch_loss / (train_loader)
    train_losses.append(avg_loss)
    ()


plt.figure(figsize=(, ))
plt.plot(train_losses, marker=)
plt.xlabel()
plt.ylabel()
plt.title()
plt.grid(, alpha=)
plt.show()

2. CNN 图像分类

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(CNN, self).__init__()
        # 第一个卷积块
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        
        # 第二个卷积块
        self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.conv4 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn4 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        
        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear( *  * , )
        .dropout = nn.Dropout()
        .fc2 = nn.Linear(, num_classes)

     ():
        
        x = F.relu(.bn1(.conv1(x)))
        x = F.relu(.bn2(.conv2(x)))
        x = .pool1(x)
        
        
        x = F.relu(.bn3(.conv3(x)))
        x = F.relu(.bn4(.conv4(x)))
        x = .pool2(x)
        
        
        x = x.view(-,  *  * )
        
        
        x = F.relu(.fc1(x))
        x = .dropout(x)
        x = .fc2(x)
         x


model = CNN()
(model)


total_params = (p.numel()  p  model.parameters())
trainable_params = (p.numel()  p  model.parameters()  p.requires_grad)
()
()

3. Transformer 注意力机制

import torch
import torch.nn as nn
import math

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        assert d_model % num_heads == 0
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)

    def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None):
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
        output = torch.matmul(attention_weights, V)
        return output, attention_weights

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        batch_size = query.size(0)
        
        # 线性变换并分割成多头
        Q = self.W_q(query).view(batch_size, -1, self.num_heads, .d_k).transpose(, )
        K = .W_k(key).view(batch_size, -, .num_heads, .d_k).transpose(, )
        V = .W_v(value).view(batch_size, -, .num_heads, .d_k).transpose(, )
        
        
        x, attention_weights = .scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask)
        
        
        x = x.transpose(, ).contiguous().view(batch_size, -, .d_model)
        
        
        output = .W_o(x)
         output, attention_weights


d_model = 
num_heads = 
seq_length = 
batch_size = 


x = torch.randn(batch_size, seq_length, d_model)


mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
output, attention = mha(x, x, x)
()
()
()

---

🔴 阶段 4：NLP 与 LLM 应用（6-8 周）

学习目标：掌握现代 NLP 技术，熟练使用大语言模型

NLP 技术发展时间线

• 2017: Transformer
• 2018: BERT/GPT
• 2019: GPT-2
• 2020: GPT-3
• 2022: ChatGPT
• 2023: GPT-4/Llama2
• 2024: 多模态大模型

Transformers 实战

1. 使用预训练模型

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 情感分析
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
texts = [
    "I love this product! It's amazing!",
    "This is the worst experience ever.",
    "It's okay, nothing special."
]
results = sentiment_pipeline(texts)
for text, result in zip(texts, results):
    print(f"文本：{text}")
    print(f"情感：{result['label']}, 置信度：{result['score']:.4f}\n")

# 文本分类
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=3)  # 正面、中性、负面

# 编码文本
text = "这家餐厅的菜品味道很好，服务也很周到！"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

# 预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
    predicted_class = torch.argmax(predictions).item()
    labels = ["负面", "中性", "正面"]
    print(f"预测类别：{labels[predicted_class]}")
    print(f"置信度：{predictions[][predicted_class]:f}")

2. RAG 检索增强生成

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 1. 加载文档
loader = TextLoader('knowledge_base.txt')
documents = loader.load()

# 2. 文本切分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500, chunk_overlap=50, length_function=len
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建向量存储
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
)
vectorstore = FAISS.from_documents(splits, embeddings)

# 4. 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="similarity", search_kwargs={"k": 3}
)

# 5. 自定义提示模板
prompt_template = """使用以下上下文信息来回答问题。如果不知道答案，就说不知道，不要编造答案。
上下文信息：{context}
问题：{question}
答案:"""
PROMPT = PromptTemplate(
    template=prompt_template,
    input_variables=["context", "question"]
)

# 6. 创建 QA 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(temperature=0),
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True,
    chain_type_kwargs={"prompt": PROMPT}
)

# 7. 查询
query = "如何办理社保卡？"
result = qa_chain({"query": query})
()
()
()
 doc  result[]:
    ()

3. 简单的 ChatGLM 对话示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# 加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
model = model.eval()

# 对话历史
history = []
response = "你好！我是智能助手小政，有什么可以帮助您的吗？"
print(f"助手：{response}")

while True:
    user_input = input("\n用户：")
    if user_input.lower() in ['退出', 'exit', 'quit']:
        break
    
    # 添加政务系统人设
    system_prompt = "你是一个政务服务大厅的智能引导员，名叫'小政'。"
    response, history = model.chat(
        tokenizer,
        f"{system_prompt}\n用户：{user_input}",
        history=history,
        max_length=2048,
        temperature=0.7
    )
    print(f"小政：{response}")
    history.append((user_input, response))

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🟣 阶段 5：实战项目（持续进行）

项目推荐

项目类型	难度	涉及技术	预计时间
房价预测	⭐⭐	Pandas, Scikit-learn	1 周
图像分类	⭐⭐⭐	PyTorch, CNN	2 周
情感分析	⭐⭐⭐	Transformers, NLP	2 周
智能客服	⭐⭐⭐⭐	LangChain, LLM	3 周
RAG 系统	⭐⭐⭐⭐⭐	向量数据库，Agent	4 周

端到端项目示例：智能文档问答系统

# project_structure.txt
"""
智能文档问答系统
│
├── data/          # 数据目录
│   ├── documents/ # 原始文档
│   └── vectorstore/ # 向量存储
│
├── src/           # 源代码
│   ├── config.py  # 配置文件
│   ├── loader.py  # 文档加载
│   ├── embeddings.py # 向量化
│   ├── retriever.py # 检索器
│   ├── generator.py # 生成器
│   └── api.py     # API 接口
│
├── app.py         # 主应用
├── requirements.txt # 依赖
└── README.md      # 说明文档
"""

# config.py
import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional

@dataclass
class Config:
    # API 密钥
    OPENAI_API_KEY: str = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
    
    # 模型配置
    EMBEDDING_MODEL: str = "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
    LLM_MODEL: str = "gpt-3.5-turbo"
    LLM_TEMPERATURE: float = 0.7
    LLM_MAX_TOKENS: int = 1000
    
    # 向量存储配置
    CHUNK_SIZE: int = 500
    CHUNK_OVERLAP: int = 50
    VECTOR_DB_PATH: str = "data/vectorstore"
    
    # 检索配置
    TOP_K: int = 3
    SIMILARITY_THRESHOLD: float = 0.7
    
    # API 配置
    API_HOST: str = "0.0.0.0"
    API_PORT: int = 8000

# loader.py
from typing  
 langchain.document_loaders  (
    TextLoader, PyPDFLoader, DirectoryLoader
)
 langchain.text_splitter  RecursiveCharacterTextSplitter
 langchain.schema  Document

 :
     ():
        .text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
            chunk_size=chunk_size,
            chunk_overlap=chunk_overlap,
            length_function=,
            separators=[, , , , , , , , , ]
        )

     () -> [Document]:
        
        loader = TextLoader(file_path, encoding=)
        documents = loader.load()
         .text_splitter.split_documents(documents)

     () -> [Document]:
        
        loader = PyPDFLoader(file_path)
        documents = loader.load()
         .text_splitter.split_documents(documents)

     () -> [Document]:
        
        loader = DirectoryLoader(directory, glob=glob)
        documents = loader.load()
         .text_splitter.split_documents(documents)


 fastapi  FastAPI, HTTPException
 pydantic  BaseModel
 typing  , 
 uvicorn

app = FastAPI(title=, version=)

 ():
    question: 
    top_k: [] = 

 ():
    answer: 
    sources: []
    confidence: 


  ():
     {: , : , : {: , : }}


  ():
     {: }


  ():
    :
        
        
         QueryResponse(
            answer=,
            sources=[, ],
            confidence=
        )
     Exception  e:
         HTTPException(status_code=, detail=(e))

 __name__ == :
    uvicorn.run(, host=, port=, reload=)

---

实战代码示例

示例 1：完整的机器学习项目

""" 项目：预测客户是否会购买理财产品 数据集：模拟银行客户数据 """
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_auc_score, roc_curve
from sklearn.pipeline import Pipeline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# ========== 1. 数据生成 ==========
np.random.seed(42)
n_samples = 5000
data = {
    '年龄': np.random.randint(18, 70, n_samples),
    '收入': np.random.randint(3000, 50000, n_samples),
    '存款': np.random.randint(0, 1000000, n_samples),
    '债务': np.random.randint(0, 500000, n_samples),
    '信用评分': np.random.randint(300, 850, n_samples),
    : np.random.randint(, , n_samples),
    : np.random.randint(, , n_samples),
    : np.random.choice([, , , , ], n_samples),
    : np.random.choice([, , ], n_samples),
    : np.random.choice([, , , ], n_samples),
}
df = pd.DataFrame(data)


 ():
    score = 
      <= row[] <= : score += 
     row[] > : score += 
     row[] > : score += 
     row[] > : score += 
     row[]  [, ]: score += 
     (score + np.random.randint(-, ), ) / 

df[] = df.apply(calc_purchase_prob, axis=)
df[] = (df[] > ).astype()


( * )
()
( * )
(df.info())
()
(df[].value_counts())
()


fig, axes = plt.subplots(, , figsize=(, ))


axes[, ].hist(df[df[] == ][], bins=, alpha=, label=)
axes[, ].hist(df[df[] == ][], bins=, alpha=, label=)
axes[, ].set_xlabel()
axes[, ].set_ylabel()
axes[, ].legend()
axes[, ].set_title()


axes[, ].hist(df[df[] == ][], bins=, alpha=, label=)
axes[, ].hist(df[df[] == ][], bins=, alpha=, label=)
axes[, ].set_xlabel()
axes[, ].legend()
axes[, ].set_title()


axes[, ].hist(df[df[] == ][], bins=, alpha=, label=)
axes[, ].hist(df[df[] == ][], bins=, alpha=, label=)
axes[, ].set_xlabel()
axes[, ].legend()
axes[, ].set_title()


career_purchase = df.groupby()[].mean()
axes[, ].bar(career_purchase.index, career_purchase.values)
axes[, ].set_ylabel()
axes[, ].set_title()


edu_purchase = df.groupby()[].mean()
axes[, ].bar(edu_purchase.index, edu_purchase.values)
axes[, ].set_ylabel()
axes[, ].set_title()


numeric_cols = [, , , , , , , ]
correlation = df[numeric_cols].corr()
sns.heatmap(correlation, annot=, fmt=, cmap=, center=, ax=axes[, ])
axes[, ].set_title()

plt.tight_layout()
plt.savefig(, dpi=)
plt.show()



le = LabelEncoder()
df[] = le.fit_transform(df[])
df[] = le.fit_transform(df[])
df[] = le.fit_transform(df[])


df[] = df[] / (df[] *  + )
df[] = df[] / (df[] *  + )
df[] = df[] - df[]


feature_cols = [, , , , , , , , , , , , ]
X = df[feature_cols]
y = df[]


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=, random_state=, stratify=y
)



models = {
    : Pipeline([(, StandardScaler()), (, LogisticRegression(max_iter=, random_state=))]),
    : RandomForestClassifier(n_estimators=, random_state=),
    : GradientBoostingClassifier(random_state=)
}


results = {}
 name, model  models.items():
    ()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    
    y_pred = model.predict(X_test)
    y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, ]
    
    
    results[name] = {
        : model,
        : y_pred,
        : y_pred_proba,
        : model.score(X_test, y_test),
        : roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)
    }
    ()
    ()


best_model_name = (results, key= x: results[x][])
best_model = results[best_model_name][]
()
( * )
()
(classification_report(y_test, results[best_model_name][]))


cm = confusion_matrix(y_test, results[best_model_name][])
plt.figure(figsize=(, ))
sns.heatmap(cm, annot=, fmt=, cmap=)
plt.xlabel()
plt.ylabel()
plt.title()
plt.show()


plt.figure(figsize=(, ))
 name, result  results.items():
    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, result[])
    plt.plot(fpr, tpr, label=)
plt.plot([, ], [, ], , label=)
plt.xlabel()
plt.ylabel()
plt.title()
plt.legend()
plt.grid(alpha=)
plt.show()


 (best_model, ):
    feature_importance = pd.DataFrame({
        : feature_cols,
        : best_model.feature_importances_
    }).sort_values(, ascending=)
    plt.figure(figsize=(, ))
    plt.barh(feature_importance[], feature_importance[])
    plt.xlabel()
    plt.title()
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    ()
    (feature_importance)

( +  * )
()
( * )

---

学习资源推荐

📚 在线课程

平台	课程	适合阶段	难度
Coursera	Machine Learning (Andrew Ng)	初学者	⭐⭐⭐
吴恩达深度学习课程	Deep Learning Specialization	阶段 2-3	⭐⭐⭐⭐
李宏毅机器学习	Machine Learning	中级	⭐⭐⭐⭐
Fast.ai	Practical Deep Learning for Coders	实战导向	⭐⭐⭐⭐
极客时间	Python 进阶	阶段 0-1	⭐⭐

📖 推荐书籍

• Python 编程
  • 《Python 编程：从入门到实践》
  • 《流畅的 Python》
• 数据科学
  • 《利用 Python 进行数据分析》
  • 《Python 数据科学手册》
• 机器学习
  • 《机器学习》（周志华）
  • 《统计学习方法》（李航）
  • 《西瓜书》
• 深度学习
  • 《深度学习》（花书）
  • 《动手学深度学习》
• NLP 与 LLM
  • 《自然语言处理综论》
  • 《注意力机制》

🛠️ 实用工具与库

类别	工具/库
开发环境	Jupyter, VS Code, PyCharm, Google Colab
数据处理	NumPy, Pandas, Polars, Apache Arrow
机器学习	Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
深度学习	PyTorch, Transformers, LangChain, Accelerate
部署	FastAPI, Docker, MLflow, Gradio

🔗 重要资源链接

• 官方文档：
  • Python 官方文档
  • NumPy 文档
  • Pandas 文档
  • PyTorch 文档
  • Transformers 文档
• 学习平台：
  • Kaggle - 数据科学竞赛
  • Papers with Code - 论文与代码
  • Hugging Face - 预训练模型
  • GitHub - 开源项目

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常见问题解答

Q1: 没有编程基础，能学 Python+AI 吗？

答: 完全可以！Python 是公认最适合初学者的语言。建议学习路径：

1. 花 2-3 周打好 Python 基础
2. 从简单的数据分析项目入手
3. 逐步过渡到机器学习
4. 边学边做，保持实践

Q2: 数学基础不好，能学 AI 吗？

答: 可以，但需要补充必要的数学知识：

数学领域	关键概念
微积分	导数/梯度
线性代数	偏导数，矩阵运算，特征值/向量
概率统计	概率分布，贝叶斯定理，假设检验
优化理论	梯度下降，凸优化

建议: 边做项目边补数学，遇到不懂的再学。

Q3: 学习多久能找到工作？

答: 因人而异，大致时间线：

投入时间	学习周期	可达到水平
1 小时/天	12-18 个月	初级 AI 工程师
2-3 小时/天	8-12 个月	中级 AI 工程师
全职学习	4-6 个月	实战能力

关键: 项目经验 > 理论知识，一定要做项目！

Q4: GPU 不够用怎么办？

答: 多种解决方案：

1. 云平台：
   • Google Colab（免费 GPU）
   • Kaggle Notebooks（免费）
   • AutoDL（便宜）
2. 模型压缩：
   • 量化（Quantization）
   • 剪枝（Pruning）
   • 知识蒸馏（Distillation）

优化技巧：

# 减小 batch size
batch_size = 16  # 而不是 64

# 使用混合精度训练
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()

# 梯度累积
accumulation_steps = 4

Q5: 如何保持技术更新？

答: AI 技术迭代快，建议：

1. 关注前沿：
   • arXiv.org（论文预印本）
   • Hugging Face（新模型）
   • Twitter/X（大佬动态）
2. 实践导向：
   • 每月做一个小项目
   • 参与 Kaggle 竞赛
   • 贡献开源项目
3. 社区交流：
   • 加入技术 Discord/微信群
   • 参加线下 meetup
   • 写技术博客

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学习时间线总览

时间	内容
2025-01-01	Python 语法、数据结构、OOP 编程
2025-02-01	NumPy/Pandas、数据可视化
2025-03-01	实战项目 1、ML 基础理论
2025-04-01	Scikit-learn、实战项目 2
2025-05-01	PyTorch 基础、CNN/RNN/Transformer
2025-06-01	实战项目 3、NLP 基础
2025-07-01	Transformers、RAG 与 Agent
2025-08-01	实战项目 4

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总结

核心要点

1. 循序渐进：不要急于求成，按阶段学习
2. 项目驱动：理论结合实践，多做项目
3. 持续学习：AI 技术更新快，保持学习热情
4. 社区参与：加入社区，与他人交流学习
5. 定期复盘：总结经验，形成自己的知识体系

学习建议

• ✅ 每天至少写代码 30 分钟
• ✅ 每周学习一个新概念
• ✅ 每月完成一个小项目
• ✅ 每季度进行一次技术复盘
• ✅ 保持好奇心和探索精神

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附录

A. Python 环境搭建

# 1. 安装 Anaconda（推荐）
# 下载：https://www.anaconda.com/

# 2. 创建虚拟环境
conda create -n ai_env python=3.10

# 3. 激活环境
conda activate ai_env

# 4. 安装核心库
pip install numpy pandas matplotlib seaborn
pip install scikit-learn xgboost lightgbm
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers langchain
pip install jupyter lab

# 5. 启动 Jupyter
jupyter lab

B. 常用命令速查

# Jupyter 相关
jupyter notebook  # 启动 notebook
jupyter lab       # 启动 lab
jupyter nbconvert # 转换 notebook 格式

# Git 相关
git clone <url>   # 克隆仓库
git add .         # 添加更改
git commit -m "msg" # 提交
git push          # 推送

# Conda 相关
conda env list    # 列出环境
conda install <pkg> # 安装包
conda env remove -n <env> # 删除环境

C. 学习检查清单

阶段 0 检查清单

• 掌握 Python 基本语法
• 理解数据类型和结构
• 会写函数和类
• 熟悉常用模块

阶段 1 检查清单

• 能用 NumPy 进行数组运算
• 熟练使用 Pandas 处理数据
• 能用 Matplotlib 绘制图表
• 完成至少 3 个数据分析项目

阶段 2 检查清单

• 理解常见 ML 算法原理
• 能使用 Scikit-learn 建模
• 会做特征工程
• 完成至少 2 个 ML 项目

阶段 3 检查清单

• 掌握 PyTorch 基础
• 能搭建神经网络
• 理解 CNN/RNN/Transformer
• 完成至少 2 个 DL 项目

阶段 4 检查清单

• 熟练使用 Transformers
• 能调用预训练模型
• 理解 RAG 原理
• 完成至少 1 个 NLP 项目