RT “学AI” 肯定还是未来很长一段时间的主流需求 
突然想起自己的边用边学经历，分享一二： 

从飞书多维表格开头吧，发现多维表的自动化能力差（还收费）
于是找到同族的扣子（当年只有工作流），但国内在线版只有国模（想接其他模型）
又发现了dify，用的docker部署，然后把各种操作命令、服务自启动命令都用了个遍
本地部署模型开始用的ollama，有Embedding、但不支持Reranker
继续挖到Xinference，但这玩意有坑，mac的docker镜像一直部署不上
然后解锁AI IDE 魔改镜像，以及镜像构建命令
以上配菜都就绪了，开始把玩RAG（瞎玩），结论是真垃圾
为了更强的检索效果，接触了知识图谱、图向量数据库
dify不堪生产系统重负，全面转向langchain全家桶

以上，开始只是玩耍，一路研究到工作应用，不知不觉就上手了10+个软件/技术 
AI时代，不要等着别...