模型选型、RAG、提示词与生产化落地的实操方法。
在写第一行代码之前，先用价值、数据、效果、成本和风险五个维度判断一个 AI 想法是否值得投入。
切分粒度、元数据、混合检索与重排：一套可复用的 RAG 知识库搭建方法。
把提示词当作代码管理：版本控制、回归评测、灰度发布和回滚机制。
不是所有任务都需要最强模型。用任务复杂度、调用量、延迟和容错率做分层选型。