🧭 Prompt → AI 全链路 30章

🎒 风格 · 实战目录 v1.0

什么是Prompt 核心要素 在AI中的角色
清晰性原则 具体性原则 上下文原则 角色设定原则
Few-shot提示 Chain-of-Thought 思维树提示 结构化提示
OpenAI Playground LangChain PromptBase DSPy框架
评估指标设计 A/B测试 迭代优化策略 常见失败模式
大模型API调用 请求与响应处理 Token管理 错误处理机制
OpenAI SDK配置 temperature/top_p max_tokens 流式输出
需求分析 Prompt设计 代码实现 本地测试调试
对话历史管理 Token预算控制 滑动窗口策略 记忆持久化
函数定义规范 参数绑定 多函数路由 天气/数据库查询
RAG架构概述 向量数据库选型 Chroma/Pinecone 文档分块策略
文本向量化 余弦相似度/点积 混合检索 关键词+向量
文档加载/分块 向量化存储 检索增强生成 结果排序过滤
什么是AI Agent ReAct模式 工具调用/Agent循环 多Agent协作
核心组件 Models/Prompts Chains/Agents Memory/安装上手
链式调用 自定义工具 Agent实现 记忆管理/回调
Documents/Nodes Indices/QueryEngine 数据连接器 核心概念
构建索引 高级检索策略 查询转换 结构化数据提取
图像理解 GPT-4V 图像生成 DALL-E 3 音频处理 Whisper 多模态Prompt
Streamlit快速UI Gradio交互界面 FastAPI后端封装 API部署
Docker容器化 AWS/Azure/阿里云 环境变量管理 日志与监控
Prompt注入防护 数据隐私保护 速率限制 输出过滤审核
单元测试 Pytest 集成测试 端到端测试 回归/性能测试
缓存策略 Redis 异步处理 批处理 模型蒸馏/量化
Token消耗监控 模型选择策略 缓存命中率优化 预算告警设置
对话流设计 错误提示优化 加载状态处理 反馈收集机制
用户行为追踪 对话质量评估 漏斗分析 A/B测试平台
版本管理 Git CI/CD流水线 模型更新策略 回滚机制
定价策略 API Key管理 用户权限控制 计费系统集成
智能客服助手 AI写作助手 代码审查助手 三选一完整流程
⚡ 从Prompt到AI应用开发全链路实战 · 30章完整目录