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一名专注于 AI 模型测评 和 软件测试 的技术工程师。
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做 AI 应用不是把 Prompt 塞进接口就结束了。真到项目里,马上会遇到上下文长度、结构化输出、RAG 召回、工具权限、评测回归、成本和稳定性这些问题。
这些问题没法各解各的。大模型基础、Agent、RAG、工具调用、系统设计必须连起来理解——只懂调用 API,到了架构评审会卡住;只熟 RAG 论文,到了知识库维护还是不知道怎么处理增量更新和版本去重。
如果时间有限,先看 AI 应用开发面试指南,把大模型、Agent、RAG、Skills、MCP 和 AI 系统设计里最容易被追问的问题过一遍;如果你还没确定学习顺序,或者正从后端开发转向 AI 应用开发,可以先看 Java/Go 开发者 AI 应用开发与 Agent 学习路线(2026 最新版) 和 后端开发者转型 AI Agent 学习建议(2026 最新版);如果想补得扎实一些,再按下面的阅读顺序推进。
最近整理:2026-06-21
配套素材索引:AI 写作素材索引。写新文章前先查素材索引和现有正文,避免重复检索、重复造概念框架。
| 内容 | 状态 |
|---|---|
llm-basis/llm-evaluation.md |
已完成,已进入大模型基础 README 和顶层 README |
system-design/llm-gateway.md |
已完成,已进入系统设计 README 和顶层 README |
agent/workflow-graph-loop.md |
已进入 Agent README、顶层 README 和面试题 |
system-design/ai-application-architecture.md |
已进入系统设计 README、顶层 README 和面试题 |
system-design/ai-voice.md |
已进入系统设计 README、顶层 README 和面试题 |
MATERIALS.md |
已新增为内部写作素材索引,不进站点索引 |
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这篇文章只做原文摘录和概念归类,不重新改写已有解释。每个二级模块下面都整理了相关原文链接,想深入看完整上下文,可以点进原文继续读。
相关原文:
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