AI Engineering · 第 12 章 LLM 工程化

AI Engineering · 第 12 章 LLM 工程化

章节摘要:本章对应原课程「11-llm-engineering」,属「第三篇·大模型工程」。提示工程、RAG、微调、MCP——把 LLM 用起来。本章共 17 节,前置依赖为「第11章」。这是想做 LLM 应用读者最该先读的一章:90% 的工程问题在这里。 本章将带你逐节吃透这一领域的核心概念,并尽量从零手工实现,再用主流框架对比验证。

学习目标

阅读完本章,你应当能够:

1. 理解LLM 工程化在整个 AI 工程体系中的定位(提示工程、RAG、微调、MCP——把 LLM 用起来)。
2. 掌握本章 17 节覆盖的核心概念与算法。
3. 能够从零实现本章的关键模型/机制,并用框架对比验证。
4. 说清本章与前后章节的依赖关系(前置:第11章)。
5. 识别本章主题在生产实践中的常见应用与陷阱。

注:具体学习目标将在各子节汉化时细化为可考核的能力点。

核心概念速览

这是想做 LLM 应用读者最该先读的一章:90% 的工程问题在这里。

注:本章的 Mermaid 概念图将在支柱页完善时替换为本章核心架构/流程图(基于原 Phase README 与首节内容绘制)。

子章节导航

01 Prompt Engineering: Techniques & Patterns

02 Few-Shot, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought

03 Structured Outputs: JSON, Schema Validation, Constrained Decoding

04 Embeddings & Vector Representations

05 Context Engineering: Windows, Budgets, Memory, and Retrieval

06 RAG (Retrieval-Augmented Generation)

07 Advanced RAG (Chunking, Reranking, Hybrid Search)

08 Fine-Tuning with LoRA & QLoRA

...(本章共 17 节,详见原项目 phases/11-llm-engineering/)

子章节之间的逻辑关系

本章共 17 节,按原课程的编号顺序递进。详细的逻辑关系图将在支柱页完善时补充(基于各节的依赖与铺垫关系)。

本章第 01 节 ... ──► 第 17 节
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前置知识与后续延伸

前置知识:

• 第11章

本章为后续章节奠定的基础:

• 见原课程 README 的 Phase 依赖图(原项目根 README.md)。

本章支柱页为骨架初稿,各板块将在对应章节汉化推进时细化。原英文内容位于 phases/11-llm-engineering/,每节正文为 docs/en.md,汉化状态见「教程规划.md」的待汉化清单。