我發現不管是Java還是Golang，懂AI之後，是真吃香！詳情 - 後端,go,人工智能,prompt,llm 王中陽講編程動態日志

見字如面，我是陽哥，我的文章都首發在同名公眾號：王中陽，歡迎鏈接。

兄弟們，不管你是什麼崗位，強烈建議學AI，我最近輔導的同學很多都是因為做了AI項目，拿到了遠超預期的Offer。

這篇文章不是廣告，而是告訴你怎麼在懂後端基礎之後，更好的擁抱AI的技術，怎麼學，學完後怎麼應用？

甚至你想跳槽漲薪的話，怎麼把學的AI知識寫到簡歷中，融合到你過去的項目中。

廢話不説，其實兄弟們也感受到了：純做 CRUD 的日子越來越不好過了。一方面，市場上後端開發者扎堆，想跳槽時，簡歷裏沒點 “不一樣” 的東西，連面試機會都難拿；另一方面，大廠 JD 裏 “有 AI 項目經驗優先” 的要求越來越多，更實在的是 —— 我輔導過的學員，只要在項目裏用了 AI 相關技術，拿到的 Offer 薪資普遍比預期高 20%-40%。

甚至那些膽大心細控場能力強的，直接幹到50k了，我都覺得離譜。

（説實話，這哥們真的是吃到了AI的紅利，和我們的輔導有關係，但是更好的，他學習力確實超強，總之，各種有利因素疊加到一起，他這個50K，薪資漲幅可是將近double kill的）

不難，先讓你祛魅

其實對後端開發者來説，擁抱 AI 根本不用從零開始。咱們有紮實的後端基礎，再結合 GoZero、SpringAI、PgVector 這些熟悉的技術棧，就能快速把 AI 落地到項目裏，今天就把具體方法拆給大家，全是能直接用的乾貨。

一、先搞懂：後端 + AI，到底要做什麼？

很多人覺得 AI 離後端很遠，其實咱們後端開發者做 AI 項目，核心是 “用後端技術搭框架，把 AI 能力整合進去”。比如我們之前課程裏講的企業級 AI 面試系統（因為這個場景大家都經歷過，很好理解），我們目前又在做更貼近企業真實場景的智能客服系統。感興趣的朋友可以關注我，私信我，邀你進交流羣。

本質就是用 GoZero/SpringAI 做服務架構，用 PgVector 存知識數據，再調用大模型實現智能交互 —— 這些技術咱們後端人上手特別快，而且落地後就是能拿出手的實戰項目。（大模型微調等吃硬件資源的不建議上來就搞，容易被勸退，建議大家先搞簡單的，先跑通最重要！）

舉個真實例子：之前有個學員，原本只做過 Java 後端，學完用 SpringAI 整合大模型、用 PgVector 做知識庫 後，把公司的 “用户問題反饋系統” 改成了 AI 智能回覆系統，不僅減輕了客服壓力，簡歷里加了這個項目後，直接拿到了美團的面試邀請，最後薪資漲了 35%。（世界是個巨大的草台班子，很多公司做AI也都是起步階段，有相關的經驗就已經很吃香了，並不需要你真的那麼牛X）

二、後端基礎到 AI，就按這個路徑學（附技術棧實操）

不用去啃厚厚的 AI 理論書（真沒用！！），咱們從 “能用起來” 出發，按這三步走，每一步都結合咱們後端熟悉的技術：

第一步：先搞定 “AI 和後端的銜接工具”

不用先學複雜的機器學習算法，先把能直接和後端框架對接的 AI 工具摸透，效率最高。核心就是兩個：

SpringAI（Java 後端必學） ：它是 Spring 生態下的 AI 工具，能直接和 Spring Boot 項目整合。比如你想在項目里加 “智能問答” 功能，用 SpringAI 的 ChatClient 接口，幾行代碼就能調用阿里雲千問、OpenAI 這些大模型，不用自己處理複雜的 API 請求邏輯。之前課程裏教過，用 SpringAI 做 “簡歷智能分析”，把 MCP 文檔解析服務拿到的簡歷數據，傳給大模型就能自動提取關鍵信息，整個流程和咱們寫接口調用邏輯差不多。
GoZero+AI 插件（Go 後端重點） ：GoZero 本身是微服務框架，咱們可以加個 AI 插件，比如用 go-openai 庫，把大模型調用封裝成 RPC 服務。比如做 AI 面試系統時，用 GoZero 的 gRPC 協議做服務間通信，AI 模塊負責生成面試題，用户模塊負責記錄答題情況，和咱們平時拆分微服務的思路完全一致。而且 GoZero 的 熔斷機制 能派上用場 —— 萬一大模型接口響應慢，觸發熔斷不會影響整個系統，這都是咱們後端的老本行。

第二步：掌握 “AI 項目的核心數據存儲”——PgVector

AI 項目和普通後端項目最大的區別，就是需要存 “向量數據”（比如文本轉換成的向量），PgVector 是 PostgreSQL 的擴展，咱們後端人用起來沒門檻。重點掌握兩個場景：

知識庫存儲：比如做企業級知識庫，把文檔轉換成向量存在 PgVector 裏，用户提問時，先把問題轉成向量，再用 PgVector 的 cosine\_distance 函數 做相似性檢索，快速找到相關知識。之前課程裏實測過，用 PgVector 存 10 萬條文檔向量，檢索響應時間能控制在 100ms 以內，比普通數據庫的模糊查詢快太多。
多輪對話上下文管理：AI系統需要記住用户之前的回答，用 PgVector 把每輪對話的向量存起來，下次生成問題時，先檢索歷史對話向量，就能保證上下文連貫。比如用户之前説 “擅長 Java”，AI 後續就會針對性問 Java 相關問題，這比單純用 Redis 存文本上下文，準確率高 90% 以上。

第三步：落地一個 “最小可用 AI 項目”

學完工具和存儲，一定要動手做個小項目，不用複雜，能跑通核心流程就行。推薦兩個新手友好的項目，都是咱們課程裏驗證過的：

簡易 AI 問答助手：用 SpringBoot+SpringAI+PgVector，實現 “用户提問→向量檢索知識庫→大模型生成回答” 的流程。重點練兩個點：一是用 MCP 服務解析 PDF 文檔，生成向量存入 PgVector；二是用 SpringAI 的 RetrievalAugmentedGeneration 接口，把檢索到的知識傳給大模型，避免模型 “胡説八道”（也就是所謂的 “幻覺”）。
Go 版 AI 任務提醒：用 GoZero+Redis + 大模型，做一個能根據用户輸入生成任務提醒的服務。比如用户説 “明天下午 3 點開技術會”，AI 模塊解析出時間和事件，用 Redis 存任務，到點觸發提醒。這個項目能練到 GoZero 的 API 開發、Redis 的緩存邏輯，還有 AI 的文本解析能力，一舉三得。

三、AI 技術怎麼融入現有項目？（跳槽漲薪關鍵）

很多人問：“我沒機會做新 AI 項目，怎麼把 AI 加進過去的項目裏？” 其實有很多切入點，給大家舉幾個實際案例，都是學員親測有效的：

案例 1：給 “用户反饋系統” 加 AI 分析

比如你之前做過電商的用户反饋系統，原本是把反饋存到 MySQL，現在可以加兩步優化：

用 SpringAI 調用大模型，自動給反饋分類（比如 “物流問題”“商品質量問題”），不用人工篩選；
用 PgVector 存歷史反饋向量，當新反饋進來時，檢索相似反饋，自動生成解決方案（比如之前有 100 個 “物流延遲” 反饋，最優解是 “補發優惠券”，就直接推薦這個方案）。

簡歷裏可以寫：“基於 SpringAI+PgVector 優化用户反饋系統，反饋分類效率提升 80%，問題解決率提升 40%”，數據一擺，説服力就來了。

案例 2：給 “接口監控系統” 加 AI 預警

如果你做過微服務的接口監控，原本是超過閾值報警，現在可以升級：

用 GoZero 的監控數據，訓練一個簡單的 AI 模型（不用自己訓，用阿里雲的 AI 預警 API 就行），預測接口可能出現的問題；
比如發現某個接口的響應時間連續 5 分鐘上漲，AI 提前預警，而不是等超時了再報警。

簡歷裏可以寫：“基於 GoZero 監控數據整合 AI 預警能力，接口故障提前發現率提升 65%，減少 30% 線上故障時長”。

四、簡歷裏寫 AI 項目，別踩這 3 個坑

最後説下簡歷怎麼寫，很多人學了 AI 技術，卻沒寫明白，白白浪費優勢。核心記住 “用後端思維講 AI，用數據體現價值”：

別隻寫 “會用大模型” ：要結合後端技術寫，比如 “使用 SpringAI 整合阿里雲千問大模型，封裝成微服務接口，支持 100 + 併發請求，接口響應時間 < 200ms”；
別隻寫 “做了知識庫” ：要寫清用了什麼存儲，解決了什麼問題，比如 “用 PgVector 實現企業知識庫存儲，支持百萬級文檔檢索，檢索準確率 94%，比傳統數據庫查詢效率提升 3 倍”；
別隻寫 “優化了系統” ：要量化成果，比如 “通過 RAG 技術優化 AI 回答邏輯，減少模型幻覺率 70%+，用户滿意度從 70% 提升到 90%+”。

其實對後端開發者來説，AI 不是 “額外的負擔”，而是 “給現有技能加分的工具”。

咱們不用變成 AI 算法工程師，只要能用 GoZero、SpringAI、PgVector 這些技術，把 AI 落地到項目裏，就能在競爭中脱穎而出。

我輔導過的很多學員，都是從 “只會後端” 到 “後端 + AI”，最後拿到遠超預期的 Offer，相信你也可以。