实战专项
从0到1搭建AI应用全流程
掌握AI产品从需求分析到上线的完整工程流程
- 了解AI应用开发全生命周期
- 掌握需求拆解和技术选型
- 学会Prompt版本管理和评估
- 了解上线监控和迭代
从0到1搭建AI应用全流程
学了 LLM API 却不知道怎么做成产品？用智能客服案例走一遍完整流程。
阶段1：需求分析与边界定义
示例代码（可运行）
Python 0%
🐍资深工程师经验谈
AI项目失败最常见的原因不是技术不行，而是需求没定义清楚。做一个智能客服太模糊，要细化到能自动回答物流查询，准确率>90%，延迟<3秒，不会回答时转人工。先做一个最小可行场景，比如只处理物流查询，跑通后再扩展。
阶段2：技术选型
示例代码（可运行）
Python 0%
阶段3：Prompt 开发与版本管理
示例代码（可运行）
Python 0%
阶段4：评估体系
没有评估就没有优化。AI 应用得做自动化评估。
示例代码（可运行）
Python 0%
阶段5：上线与监控
示例代码（可运行）
Python 0%
🐍资深工程师经验谈
AI 应用上线只是开始，持续迭代才是关键。建立 bad case 飞轮：用户反馈 -> 分类 -> 修复（改Prompt/加知识/微调）-> 回归测试 -> 上线。豆包等产品每周都在更新 Prompt 和知识库。做好降级方案：LLM API 挂了要有兜底规则引擎，不能让产品不可用。
选择题
AI 项目失败最常见的原因是什么？
资深工程师加餐
底层原理 · 大厂视角 · 工程经验，点卡片展开
模型参数里的知识是「冻结」的：会过时、会幻觉、不知道你的私有数据。RAG 先从知识库检索出相关片段，再让模型「只依据这些片段」作答，相当于把记忆外挂到可随时更新的向量库。它不用重新训练、答案可溯源、知识可实时更新，是当前让大模型回答专业/私有问题最务实的方案。
挑战任务
AI 应用评估器
简单+50 XP
写一个函数，用规则检查 AI 回答是否包含必要元素——是否基于上下文、是否有转人工提示。
AI 应用评估器
Python 0%
2 个测试用例
课后作业
成本计算器
中等+25 XP
写个函数，用模型价格、对话token数算成本，还要判断超没超预算。
成本计算器
Python 0%
1 个测试用例