人工智能（AI）与大语言模型（LLM）基础
建立人工智能应用开发的基础心智模型，理解大语言模型（LLM）、提示词、结构化输出、成本和评测。
全部学习路线
选择最贴近你目标的一条
所有路线均按工程问题组织：每条路线告诉你学完能交付什么，而不是只堆叠知识点。
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模式项目制
提示词、工具调用与工作流
从单次问答升级到可执行任务流，学习系统提示词、工具接口、编排、安全和交付。
检索增强生成（RAG）、智能体与产品落地
学习知识库检索、嵌入（Embedding）、记忆、智能体（Agent）边界、线上评测和产品化交付常识。
生产级检索增强生成（RAG）与知识系统
把基础检索增强生成（RAG）升级为可维护的知识系统，覆盖权限过滤、混合检索、重排、增量索引和数据治理。
人工智能（AI）智能体（Agent）工程化与安全执行
学习如何把智能体从演示升级为受控执行系统，覆盖计划、工具权限、沙箱、预算、观测和人工接管。
大语言模型运维（LLMOps）、评测与上线运维
建立人工智能应用上线后的质量、成本、版本和运行保障体系，覆盖评测平台、追踪、实验、监控和发布回滚。