想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

一个面试也没，心累   

线上，面试官驻场的时候面的自我介绍实习拷打 JWT 加 Redis 双令牌机制，用户怎么授权的？Token在后台是怎么交互的？服务端怎么鉴权？（感觉面试官想引导我回答ThreadLocal，但是我没接）你说你用到了Redis，它是一个什么样的一个工具或者中间件？它主要用来解决什么问题？我就直接在应用里面用临时变量，比如Map当做Cache，它也是存在内存里面，为什么不选用这种方案？那这两种解决方案有什么优劣？数据一致性问题，讲解一下？那 Redis 有没有这个问题？怎么解决？那什么样的数据适合用缓存呢？你刚刚说了一个抢券的业务，那能不能描述一下这个业务里面哪些数据是可以用缓存来缓存的？那线程多...