谁是 AI 工程师（RAG/LLM）？
RAG/LLM 工程师构建检索增强助手——塑造摄取、嵌入、检索、提示与评测流程，同时控制花费与风险。
角色
- 设计摄取、嵌入、检索与回答流水线。
- 每次发布对比检索与回答质量，及时捕捉回退。
融入团队
- 与法务、产品协同处理敏感语料与政策。
- 与平台、财务协作，让 token 或 GPU 尖峰可见。
- 与数据工程对齐索引知识的时效。
早期重要的技能
- 向量库调参平衡召回与精度。
- 提示模板锚定领域词汇。
- 混合检索结合稠密向量与关键词。
- 黄金集评估——用户感知漂移前先预警。
- LLM 全链路 Trace ID——可解释排障。
- 留存策略清理陈旧分块，满足合规叙事。
学习如何进行
精简理论与贴合您水平的练习——从基础到贴近真实工作的任务。
1
平台入门
注册、熟悉界面与技能测评——确定起点与当前水平。
2
个性化路径
围绕所选职业的学习路线：主题、模块顺序与实践作业。
3
学练结合
每个理论模块后配有分级练习，直至可展示的连贯作品。
4
反馈
适合处自动校验；其余提供错误解析与下一步提示。
5
自定节奏
全天候可用；难点可反复学习直至掌握。
6
贴近职场
强调角色常见的流程与产出：任务协作、团队配合与清晰的进度同步。