三月一号,产假结束,我回行里上班第一天。
电梯里碰到同组的姑娘,她愣了一下,笑着说:“姐,你回来啦?你工位……搬了。”
新工位在楼层西北角,打印机旁边,原来堆箱子的地方。桌上很干净,干净得像没人待过——也确实没人待过。显示器被换成了旧款,主机响得像拖拉机。我以前那个靠窗的位置,坐着去年校招进来的小伙子,他看见我,眼神躲了一下,喊了声"姐"。
我三十三岁,在这家银行科技子公司干了八年 Java,核心账务系统的主力开发之一。休产假前,我手里还握着两个模块。158 天产假回来,晨会没人通知我,代码库的权限申请三天没人批。组长把我叫过去,说了句话:“你先熟悉熟悉,最近……改改报表就行。”
改报表的日子,我数得出有几种滋味
改报表是什么活,干过的都懂:运营说"这列不对",你改 SQL;监管说"口径变了",你改 SQL;领导说"能不能加个汇总",你还是改 SQL。没有需求文档,没有评审,只有一个共同点:急。
还有一次,组里拉了个新核心模块的群,我是从别人的聊天截图里才知道这个群存在的。截图是我带的实习生小姑娘偷偷发我的,她附了句:"姐,我觉得应该让你知道。“我回了她一个"好”,然后把手机扣在桌上,盯着打印机发了十分钟呆。
最难堪的是月底,核心系统发版,组里所有人忙得脚不沾地,我准时六点走——不是不想留,是没人给我派活。走出大楼,哺乳期还没过,胸口涨得疼,我拎着吸奶器站在地铁口,忽然就哭了。说不上委屈,是一种"被闲置"的钝疼:你的战斗力还在,可已经没人把你编进战斗序列了。
家里人劝我想开点:"至少工作保住了,银行稳定,先把孩子带大再说。"婆婆更直接:“女人嘛,这个阶段就别争了。”
我嘴上应着,心里有个声音很清楚:我等不起。“再说"两个字,一"再"就是五年。五年后我三十八岁,简历上写"八年银行经验,近五年负责报表维护”,那才叫真的完了。
人力处的打印机,比我这台还忙
转机是从一次打印开始的。
五月,我去人力处交哺乳假申请,看见他们处的打印机旁边堆着半人高的纸。一个实习生埋头翻一本厚厚的制度汇编,边翻边接电话:“您稍等,我查一下……生育津贴是按缴费基数还是按……您别挂,我再翻翻……”
我多嘴问了句:这种电话多吗?
人力处的老师苦笑:多。全行几千人,考勤、休假、报销、津贴、转正、离职,制度文件四百多页,还在不停修订。员工不想翻,就打电话;电话占线,就跑上来问;新来的大学生入职第一周,平均要问十几次"出差住宿标准多少钱一天"。
回来的路上,我心里有个念头越来越亮:这四百多页,不就是一个现成的知识库吗?问题全是重复的,答案全在文件里,缺的只是一个替人翻书的东西。
而我,正好有的是被晾着的时间。
我用改报表的边角料时间,做了个"制度通"
这事我没声张。不是想憋大招,是怕说了就被安排给别人。
行内数据敏感,制度文件虽不算机密,也不能往公网模型上送。行里申请不到服务器,我就在家里练:旧游戏本上装 Ollama,跑量化版开源模型;先用 Dify 拖知识库验证效果,把公开渠道下载的银行业制度汇编喂进去,三天,问答的架子就有了。
验证能成,才开始磨细节。四百多页制度,难的不是问答,是"准":制度有新旧版本,2023 年的办法和 2025 年的修订版说法不一样,答错了就是事故。有一晚我拿"陪产假多少天"测试,它把旧版的 20 天和新版的 25 天揉在一起答,看着都对,其实全错。我把每份文件按条款切开,标上发文日期和效力状态,检索时先按"现行有效"过滤,又加了一步:答案必须带条款出处,没有出处的宁可答"未查到"。这一步,没干过金融系统的人想不到,干过的人知道是常识。我的护城河不在模型,在我知道制度文件会"过期",还知道"答得顺"比"答不出"更害人。
应用层用 Spring AI 接模型,pgvector 挂在 PostgreSQL 上存向量——行里本来就有 PG,不用申请新中间件,这点后来帮我过了信息科的审核。前后六周,全用的晚上和周末:孩子九点半睡,我干到十二点,吸奶,睡觉,第二天继续。
第七周,“制度通” demo 出来了。你问"剖腹产多几天产假",它答:国家规定基础上多 15 天,依据总行《员工假期管理办法(2025 修订)》第 14 条,并提醒各省有差异、奖励假另算,附原文链接。版本、条款、地域差异,全带。
不用学训练模型,那是算法岗的事。我做的事说穿了就一件:把四百页纸,变成几千条能检索的条款,再让模型照着条款说话。
人力处的老师,主动来要它了
我先偷偷给那个实习生用。
一周后,人力处的老师把我叫过去。我以为东窗事发,结果是让我"给处里每个人都装一个"。又过一周,处长知道了,问能不能挂上行内门户,给全行用。
信息科评审那天,组长也在。评审通过,散会时,处长当着所有人的面说了句:“这么好的东西,怎么藏到现在?”
组长没接话。
后来项目正式立项,"制度通"挂在行内门户,第一个月回答了一万三千多次问题,人力处的咨询电话少了六成,那个实习生终于不用边翻汇编边接电话了。我顺理成章进了项目组——不是改报表的组,是行里新筹的 AI 应用组,牵头开发之一。晨会,又开始有人通知我了。
前同事老向,在另一家银行科技部,看了我做的东西,回去把他们的信贷制度也做成问答助手,两个月,被行里新成立的数字金融部要走;后来跳槽去了家金融 AI 公司,涨了三成八。她跟我视频时说:“咱俩这叫庙小妖风大——庙越小,制度越多;制度越多,咱越值钱。”
这次转型教会我的事
被晾在角落那两个月,我悟到一件事:被晾着的时候,正是攒东西的时候。
这话不是安慰。组里忙的人,时间被需求切成了碎片,没空想"系统之外我还能做什么";我不一样,活半天就干完,剩下的时间全是我的。边缘化给了我一样核心系统给不了的东西:一大块完整、安静、没人打扰的时间,和一个没人跟我抢的选题。那四百页制度文件,在行里躺了八年,所有人都嫌它 low,只有我这个"闲人"弯腰把它捡了起来。
所以后来有同样处境的姐妹问我怎么办,我不劝她闹,也不劝她忍,我就说一句话:先看看你手边有没有"人人都嫌、但人人都要用"的东西。报表、制度、手册、流程,都算。它们不性感,但改一次管几年,恰恰是知识库最喜欢的原料。
角落里的工位我现在还留着,没搬回去。打印机还是响,但它旁边那台旧主机上,跑着全行几千人的"制度通"。
你们单位有没有那种"人人都嫌、人人都要用"的旧文件?评论区说一个,我帮你看看它能不能变成你的"制度通"。
想入门 AI 大模型却找不到清晰方向?备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料?别再浪费时间啦!2026 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕,从学习路线到面试真题,从工具教程到行业报告,一站式覆盖你的所有需求,现在全部免费分享!
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇
一、学习必备:100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT,帮你看透 AI 趋势
想了解大模型的行业动态、商业落地案例?大模型电子书?这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI:
1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:
- 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
- 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
- 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
- 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:
- 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
- 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
- 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
- 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
二、求职必看:大厂 AI 岗面试 “弹药库”,300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗?这份面试资料帮你提前 “押题”,拒绝临场慌!
1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析:
2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点
针对大模型专属考题,从概念到实践全面覆盖,帮你理清底层逻辑:
3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:
![]()
三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!
路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。
L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。
L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】
![]()
四、资料领取:全套内容免费抱走,学 AI 不用再找第二份
不管你是 0 基础想入门 AI 大模型,还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势,这份资料都能满足你!
现在只需按照提示操作,就能免费领取:
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇
2026 年想抓住 AI 大模型的风口?别犹豫,这份免费资料就是你的 “起跑线”!