Go 工程师转型 AI 全栈架构师

🚀 为什么选择 Go 做 AI 开发？

市面上 90% 的 AI 教程是 Python 的，但生产环境需要的是高性能、高并发和工程化。 本教程专为 Go 后端开发者 设计，带你利用 Go 语言优势（并发、强类型、微服务生态），从零构建企业级 AI 应用。

🗺️ 学习路线图 (Roadmap)

我们将通过 5 个阶段，帮助你完成从 传统后端 到 AI Native 架构师 的蜕变：

1️⃣ 基础篇：Go AI 开发范式转移

• 目标: 摆脱 Python 依赖，掌握 LLM 核心原理与 Go SDK 选型。
• 核心内容:
  • Token, Context Window, Temperature 原理详解。
  • go-openai vs langchaingo vs eino 选型指南。
  • 实战：构建一个兼容 OpenAI/Anthropic/Ollama 的通用 LLM Client。

2️⃣ 知识篇：构建高并发 RAG 系统

• 目标: 让 AI 拥有私有知识，发挥 Go 的并发优势。
• 核心内容:
  • 高并发 ETL: 利用 Goroutine + Channel 实现百万级文档清洗入库。
  • 向量数据库: Milvus/Weaviate Go SDK 深度实战。
  • 检索优化: 混合检索 (Hybrid Search) 与 Rerank 策略。

3️⃣ 行动篇：Agent 与 MCP 协议实战 🌟 重磅

• 目标: 让 AI 具备“手脚”，能够主动操作外部系统。
• 核心内容:
  • Tool Calling: 原理与 Go 实现。
  • MCP (Model Context Protocol): Anthropic 推出的新标准。
  • 实战: 手把手教你用 Go 写一个 MCP Server，让 Claude Desktop 直接调用你的本地工具。

4️⃣ 编排篇：深入 Eino 框架

• 目标: 驾驭复杂的 AI 工作流与多 Agent 协作。
• 核心内容:
  • 字节跳动 CloudWeGo/Eino 框架详解。
  • Graph 编排 vs Chain 编排。
  • 实战：构建一个“代码审查 + 自动修复”的智能工作流。

5️⃣ 工程篇：生产落地与运维

• 目标: 打造高可用、可观测的 AI 服务。
• 核心内容:
  • 模型网关: 统一管理 Key、限流与计费。
  • 可观测性: OpenTelemetry 链路追踪 (Tracing) 实战。
  • 评估 (Eval): 如何自动化评估 RAG 系统的准确率。

---

🛠️ 技术栈概览

• Language: Go 1.21+
• Framework: Eino, LangChainGo
• Protocol: MCP (Model Context Protocol)
• Vector DB: Milvus, Weaviate
• Observability: OpenTelemetry