AI 工程化实践

AI 工程化实践关注如何将大模型能力系统性地集成到软件工程中，实现可部署、可维护、可扩展的 AI 应用。

核心关注点

• Prompt 版本管理与测试: 如何管理复杂的 Prompt 模板，实现 A/B 测试和版本回滚
• RAG 系统性能优化: 从简单的向量检索到生产级的混合检索策略
• LLM 应用监控与可观测性: 追踪请求、评估输出质量、监控成本
• 多模型路由与降级策略: 根据场景选择最优模型，实现优雅的故障降级

实践方法

本专题采用 BMAD（Brainstorm-Map-Architect-Develop）方法，结合 Speckit 规范驱动开发流程，展示 AI 辅助软件工程的全过程。