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AI 工程化学习路线

从 Prompt、结构化输出到 Agent、RAG、评测和部署的系统学习笔记。

#AI#工程实践
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Prompt 与上下文

从任务边界、输入结构和可验证输出开始,建立可重复的提示词工作方式。

结构化输出

用 schema 约束模型输出,并对解析失败、字段缺失和版本变化建立处理路径。

Tool Calling

拆分工具职责,验证参数,并让失败状态能够回到用户可理解的结果。

RAG 与检索

理解切分、召回、重排、引用和评测之间的关系。

Agent 工作流

把复杂任务拆成有状态、可观察、可中断的步骤。

评测与可观测性

记录质量、延迟、错误和费用,避免只凭主观感受判断效果。