人工智能工程并非仅仅是“LLM + 提示”。
人工智能工程并非仅仅是“LLM + 提示”。这仅仅是起点。
真正的技术栈更像是这样:
LLM
*RAG
*MCPs
*向量数据库
*工具和API
*内存
*工作流
*代理
*可观测性
*评估
*安全防护
*数据和上下文
*部署
这就是演示系统和生产系统的区别。
模型提供智能。
围绕模型运行的系统提供可靠性、上下文、控制和实际价值。
最优秀的人工智能工程师并非掌握最多提示的人。
而是懂得如何将模型连接到实际系统的人。
构建系统时,不要只关注提示。
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