AI 技术分享文章库

RAG

从文档库到答案引擎：RAG 系统的 7 个关键决策

如何让检索增强生成真正服务业务答案，而不是只做一个能搜到文档的聊天窗口。

12 分钟 Context

上下文工程：让模型稳定工作的隐形骨架

上下文不是把信息全部塞进去，而是按任务、优先级、可信度和时效性组织输入。

11 分钟 Model

如何为业务场景选择合适的大模型

不要只看榜单。模型选择要同时考虑能力边界、延迟、成本、合规和可替换性。

9 分钟 Prompt

提示词不是咒语，而是接口设计

提示词工程的核心是输入契约、输出协议和持续回归测试。

8 分钟 LLMOps

LLMOps 不是运维名词，而是 AI 应用的生命线

把日志、评估、版本、回滚和反馈接起来，AI 系统才有长期可维护性。

11 分钟 Data

给 AI 系统喂什么数据，决定它能走多远

文档清理、结构化、元数据和样例集建设，是很多项目真正的基本功。

8 分钟 Experience

成本与延迟优化：让 AI 功能真正可用

缓存、分层模型、批处理、流式输出和上下文压缩如何一起工作。

9 分钟 Evaluation

模型上线后的评估与治理清单

把正确率、稳定性、成本、安全和用户信任放进同一张运营看板。

9 分钟 Security

AI 安全治理：从提示注入到权限隔离

把模型风险放进系统边界，而不是只靠提示词提醒模型要小心。

10 分钟 Agents

智能体落地前，先定义边界

智能体能做什么、不能做什么、失败如何恢复，比会调用几个工具更重要。

10 分钟 Multimodal

多模态 AI 应用的工程路线：从识别到决策

图片、PDF、语音和表格进入系统后，真正的难点是抽取、对齐、校验与闭环。

10 分钟 Product

AI 产品化路线图：从内部工具到业务系统

把模型能力变成稳定产品，需要交互设计、运营机制、权限治理和效果衡量共同配合。

12 分钟