探索 人工智能 的
原理、工具与实践

AI 应用回答变差时，如何知道是模型、提示词、检索还是工具的问题？讲清 LLM 可观测性该记录什么、如何追踪调用链与控制成本。

为什么 AI 输出经常不是合法 JSON？讲清结构化输出、JSON Schema、字段校验与重试策略，让模型结果能可靠接入数据库和自动化流程。

对比学习是什么？它如何拉近相似样本、推远不相似样本，为什么 Embedding、图文检索和推荐系统都依赖这类训练方法，一文讲清。

FlashAttention 是什么？它没有改变 Transformer 的结果，为什么却能加速长上下文训练与推理？讲清显存读写瓶颈、分块计算与实际意义。

提示词一改效果就变，如何知道是哪次改动导致？讲清 Prompt 版本管理、测试集、灰度发布、日志与回滚，让 AI 产品不再靠感觉调参。

知识库问答总是答不全或答错？讲清 RAG 文档切分为什么关键、按长度与语义切分怎么选、chunk 大小和重叠如何设置。