先看懂整套能力怎样连起来
建议第一次严格按顺序学习。每一章只在前置概念已经建立后，再引入下一层能力。
模型与上下文
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结构化输出
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RAG 与检索
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工具与 Agent
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评测与安全
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性能与上线
推荐方法：第一次从第 01 章读到第 12 章；遇到蓝色虚线专业名词，点击即可查看白话解释和生活化例子，再返回原文继续阅读。完成第 03 章后，再阅读 03A 实战加餐。
完整课程目录
覆盖 AI 应用从原型到生产的关键工程环节
版本：2026.10
阶段一 · 模型接口与知识基础
CHAPTER 01
大模型调用与上下文工程
理解模型在系统中的位置、API 请求、上下文组成和幻觉边界。
CHAPTER 02
结构化输出与结果校验
掌握 JSON、Schema、解析失败处理和多层业务校验。
CHAPTER 03
Embedding 与语义检索基础
理解向量、相似度、向量数据库、权限过滤和版本控制。
BONUS LAB 03A
Embedding 选型与 Milvus 实战
把原理落到模型选择、数据写入、索引和检索实验。
CHAPTER 04
RAG 数据工程
完成解析、切块、Metadata、索引构建、安全发布与更新。
阶段二 · 检索、工具、Agent 与记忆
CHAPTER 05
混合搜索、Rerank 与召回评测
建立混合检索、精排、阈值设置与召回评测方法。
CHAPTER 06
工具调用、Function Calling 与 MCP
让模型安全连接真实工具，处理权限、确认、幂等和失败。
CHAPTER 07
Agent 工作流与可靠执行
设计有限循环、状态机、检查点、人工确认和故障恢复。
CHAPTER 08
状态、记忆与多轮会话
区分会话状态与长期记忆，处理 TTL、并发和记忆检索。
阶段三 · 质量、安全、性能与生产化
CHAPTER 09
评测、可观测性与持续改进
建设评测集、Tracing、核心指标与坏案例闭环。
CHAPTER 10
应用安全与权限防线
防范提示注入、越权、数据泄露并落实最小权限。
CHAPTER 11
性能、成本、并发与模型路由
通过缓存、限流、并发控制和路由策略稳定成本与延迟。
CHAPTER 12
部署、测试、监控与 LLMOps
完成自动化测试、灰度发布、监控、告警、回滚与运营闭环。
学完后应形成的能力
课程目标不是记住术语，而是能够解释取舍、设计边界并把系统安全上线。
架构设计把模型、知识库、工具、状态和业务系统放在正确的位置。
可靠执行为不确定模型建立校验、权限、幂等、预算和恢复机制。
生产运营用评测、安全、性能、灰度、监控和回滚持续管理质量。