AI 知识库

先把名词对齐：大模型能干什么、边界在哪、FDE 进场前必须讲清楚的几张图。

Transformer / Attention / MoE 讲到能画出来。客户问「为什么它会胡说」时，答案在这一层。

SFT / LoRA / 数据构造：什么时候该微调、什么时候是在浪费预算。

把「随口问」变成可复现的输入契约，输出格式、思维链、上下文工程。

企业落地的第一条主线：文档怎么切、怎么召回、怎么评估。

ReAct / MCP / 多智能体：让模型从「回答问题」变成「完成任务」。

LangChain / Dify / Coze / Claude Code / Cursor：FDE 的日常兵器谱。

显存怎么算、并发怎么扛、GPU 怎么选。报价和 SLA 全压在这一层。

RLHF / 评估 / 幻觉治理 / 多模态：把「感觉还行」变成可验收的指标。

从 POC 到全员使用：行业方案、私有化、验收口径。

FDE 交付要接进客户既有系统：接口、缓存、消息、分库分表、亿级流量怎么扛。

别人是怎么把 AI 装进企业的：100 个真实案例、失败复盘、行业报告。进场前先看这一层。