AI 工程实践
AI 应用上线前的评估清单
AI 应用不能只靠几次手动体验判断质量，至少要有可重复的样本集和失败归因。
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AI
共 8 篇文章。
RAG 与知识库
RAG 知识库从 0 到 1 的工程实践
从文档清洗、切分、向量化、召回、重排到答案生成，复盘一个 RAG 系统的工程落地过程。
Prompt 工程
Prompt 工程不是玄学：我的结构化提示词方法
把 Prompt 从一次性灵感整理成可复用、可评测、可迭代的工程资产。
Agent 实践
从工具调用理解 Agent 的工程边界
Agent 不是让模型无限自由行动，而是给它清晰目标、有限工具和可观察反馈。
模型部署与推理
本地大模型部署的取舍记录
本地部署不是单纯把模型跑起来，而是在成本、速度、质量和维护复杂度之间找平衡。
AI 工具链
用 AI 工具链改造内容生产流程
AI 内容工具的重点不是替代写作，而是把低价值整理动作变成稳定流程。
项目复盘
AI 项目复盘应该写什么
项目复盘不是流水账，而是让面试官看到问题定义、工程判断和结果验证。
面试准备
AI 应用开发面试准备地图
AI 应用开发面试要同时准备概念理解、工程落地和项目表达。