真正可上线、可扩展、可控成本的 LLM 应用，靠的不是灵光一现的提示词，而是一整套从检索、推理、部署到观测的工程方法。
接下来这8个核心技能，会把"会调 Prompt"的手艺变成可复现、可评测、可迭代的体系：让输出可预期、成本有抓手、故障可定位。花5分钟看清全局，用1周做出最小可用版本，把能演示的 Demo，变成扛得住流量与质检的产品。
一、为什么LLM开发不止是"提示词工程"？
如果你的应用只在演示环境表现不错，一上线就暴露问题------回答胡说八道、延迟飙升、成本失控、一次事故牵动全链路------那就说明它还停留在"玩具级"。
生产级LLM应用的关键，不是"把Prompt写得像诗"，而是把整个链路工程化：数据、检索、推理、部署、观测、优化，环环相扣。
下面这8项技能，构成了从0到1到稳定运营的骨架。
二、八大支柱：从交互到架构再到运维
第1部分：基础交互层（决定模型如何**"思考"和"响应"**）
1、提示工程：与模型沟通的工程化方法
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核心：从试错走向标准化，让输出可预期、可复现、可评测。
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实操要点：
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结构化提示：明确角色/任务/输入/约束/输出格式，用示例固定风格与边界。
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思维链策略：鼓励中间推理但避免泄露冗长步骤；面向生产用"隐式推理+显式检查表"更稳。
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少样本示例：以代表性样例覆盖常见与极端场景；维持一致格式，减少模型"跑偏"。
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守护规则：加入禁答域、合规提示、拒答模板；用后置校验约束输出。
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升华：这不是文案，而是"接口设计"。每个提示词都应可版本化、可回滚、可AB测试。
2、上下文工程：为模型注入"外部记忆"、
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核心：把最新、私域、长尾知识按需注入模型上下文，突破训练语料的时效与领域限制。
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实操要点：
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切分与压缩：语义切分胜过定长切分；对长文本做摘要压缩、关键句抽取、表格结构化。
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上下文预算：控制总token；采用"查询理解→检索→重排→压缩→生成"的分层管线。
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冷热分层：热点知识缓存，冷数据检索；对重复查询做响应缓存与模板化。
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完整性与噪声平衡：宁缺毋滥，优先高相关、可溯源片段。
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价值：上下文工程是RAG与代理能力的地基，决定了应用的"读题能力"。
第2部分：系统架构层（决定应用如何**"构成"和"运作"**）
3、模型微调：为业务场景"量身定制"
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核心：当Prompt/RAG到顶时，用微调注入风格、术语与流程知识。
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技术路径：
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SFT + LoRA/QLoRA：低成本适配指令、领域写作与对话风格。
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偏好对齐：DPO/ORPO等让模型学会"更像人类/更像你的专家"。
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数据治理：高质量小数据胜过大噪声；去重、反模板化、难例采样。
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风险与控制：防过拟合、防遗忘；离线/在线评测与训练-推理漂移监控。
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实践建议：先用弱监督构建基线，再用真实反馈迭代对齐。
4、RAG系统：让模型"引经据典"，减少幻觉
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核心：检索增强生成，用事实支撑生成，显著降低编造。
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关键构件：
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向量索引：HNSW/IVF等；嵌入模型选型以领域为先（如多语种/代码/法务）。
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检索流水线：召回→重排（BM25/交叉编码器）→去冗→上下文构造→提示拼装。
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提示融合：把证据块结构化嵌入，附带来源、时间戳、置信度。
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质量闭环：
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指标：检索@k准确率、支持度覆盖率、答案忠实度、端到端满意度。
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评测集：真实问题+标准证据+期望答案，持续回放回归。
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进阶：多路检索（关键词/语义/表格/图像）、查询改写、基于任务的动态k值。
5、智能体（Agent）：让AI从"问答机"变成"执行者"
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核心：多步骤推理、工具调用、计划---执行---反思闭环。
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设计要点：
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工具接口：函数/HTTP/schema定义清晰、幂等可重试、超时/速率限制明确。
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状态管理：有限状态机或DAG工作流更可控；记录计划、上下文、产出与原因。
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错误恢复：超时、半故障、幂等补偿、回滚策略；为"未知未知"准备安全出口。
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安全护栏：输入净化、输出校验、权限最小化（只给必要工具与数据）。
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运营实践：为关键步骤落盘日志与可回放剧本，便于复盘与再训练。
第3部分：运维优化层（决定应用如何**"跑得稳、跑得省"**）
6、LLM部署：把模型变成可靠的生产力API
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核心：高可用、可扩展、可控成本。
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关键能力：
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推理引擎：vLLM/TGI/TensorRT-LLM等；动态批处理、PagedAttention、KV缓存。
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性能与弹性：并发控制、队列与优先级、灰度与熔断、自适应扩缩容。
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成本与安全：分层路由（小模型兜底/大模型提质）、配额/速率限制、鉴权与审计。
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上手工具：Ray Serve/KServe/Beam 等简化部署与扩缩容；按SLA划分服务层级。
7、LLM优化：在不牺牲质量的前提下"瘦身提速"
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核心：以单位效果最低成本为目标的系统性优化。
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技术选型：
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量化：INT8/4/3/2；AWQ/GPTQ/FP8；评估精度回退并做任务级对齐。
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蒸馏：任务蒸馏/回应蒸馏，把大模型能力迁移到小模型。
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结构优化：剪枝、Speculative Decoding、早停、响应裁剪与缓存。
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工程技巧：提示裁剪、上下文压缩、可复用中间结果缓存；命中率与新鲜度双指标。
8、可观测性：没有观测，就没有优化
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核心：让每一次请求都有"来龙去脉"和"量化画像"。
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三类信号：
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Trace：从请求到工具再到生成的链路追踪（OpenTelemetry等）。
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Metrics：p50/p95延迟、成功率、Token用量、命中率、成本/请求。
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Logs & Evals：输入/输出快照（脱敏）、拒答率、幻觉告警、离线评测与在线AB。
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闭环：观测→诊断→变更→回归测试→发布→再观测，形成周/日级改进节奏。
三、总结
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这八项能力不是拼图碎片，而是一条完整的生命周期：需求与交互设计（1-2）→系统化实现（3-5）→上线与保障（6-8）。任何一环薄弱，都会在生产环境被放大。
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入门路径建议：
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初学者：先把"提示工程（1）""上下文工程（2）"打牢；再做一个最小可用的RAG（3）。
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进阶者：引入"智能体（4）"与"微调（5）"，把复杂任务跑通；并开始建设"部署（6）""优化（7）""可观测性（8）"。
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自检清单（摘录）：
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你的提示是否版本化并可AB？上下文是否有预算与压缩策略？
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RAG是否有可回放评测集？代理是否可重试、可回滚？
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推理是否支持动态批处理与KV缓存？是否做了分层路由与成本监控？
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是否建立端到端观测与数据脱敏？是否有周度质量回归？
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