目的：规范提示工程容灾备份的应急响应流程，确保在发生故障时快速恢复服务，最小化业务影响。范围：适用于所有基于大模型的AI服务中的提示工程环节，包括提示模板、动态提示、生成结果日志等资产的容灾备份。适用人员指挥组（架构师、项目经理）：负责整体指挥与决策；技术组（开发工程师、DevOps工程师）：负责故障排查与服务恢复；沟通组（产品经理、客服）：负责内部与外部沟通；恢复组（测试工程师、数据工程师）：负

把所有能拿到的信息都塞进上下文。信息过载：智能体需要处理大量无关信息，响应速度变慢（比如从200ms变成2s）；理解偏差：无关信息会干扰智能体的判断（比如用户问“明天的高铁票”，智能体却提到“去年你买过的机票折扣”）。上下文的本质是“与当前任务强相关的信息集合”——不是越多越好，而是“刚好够”。我们可以用3个维度任务类型：比如“订高铁票”任务，只需要“用户身份信息、出行日期/时间、座位偏好、历史订

目的：解决AI原生应用的“三大痛点”——大模型=大内存：比如GPT-3的1750亿参数，用float32存储需要约700GB内存，根本无法在手机（通常8GB内存）上运行；大模型=慢推理：比如DALL·E生成一张图片需要10秒以上，无法满足“实时交互”需求；大模型=高功耗：比如自动驾驶的边缘设备（如车载芯片），持续运行大模型会导致电池快速耗尽。范围：本文聚焦AI原生应用的模型量化优化，涵盖量化的核心

当我们在构建大模型应用时，提示（Prompt）是连接人类意图与模型能力的核心桥梁——它决定了模型“理解问题的方式”和“输出结果的质量”。但你是否遇到过这些痛点？手动测试10条提示要花2小时，覆盖不了边界场景（比如歧义输入、多轮上下文）；模型版本迭代后（比如GPT-4→GPT-4o），原本稳定的提示突然“失效”；多轮对话中，模型经常“忘记”前面的上下文，导致输出偏离预期；无法量化评估提示的“鲁棒性”

AI提示设计的实证研究，是指通过系统的实验设计，量化分析提示词的不同特征（如结构、语义、长度、示例数量等）对LLM输出性能（如准确性、相关性、创造性等）的影响，并得出可重复的结论。问题定义 → 假设提出 → 实验设计 → 结果分析 → 结论总结问题定义：示例数量（0-shot、1-shot、5-shot、10-shot）如何影响LLM在分类任务中的准确性？假设提出：示例数量越多，准确性越高，但超过

为什么需要预测性维护？事后维护：设备坏了才修，导致生产中断、损失惨重（比如工厂停机一天损失百万元）；定期维护：不管设备有没有问题，到时间就修，浪费人力、物力（比如明明还能用的零件被提前换掉）。预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的目标是**“在故障发生前，准确预测故障时间”**，让维护人员在设备“生病”前做好准备，把损失降到最低。本文将围绕“如何用物联网和大数据实现

异构计算（Heterogeneous Computing）是指将多种不同架构的硬件（CPU、GPU、NPU、FPGA、边缘芯片等）组合在一起，让每个硬件处理自己最擅长的任务，从而实现「性能+成本+延迟」的最优平衡。CPU是「厂长」：负责整体调度、逻辑判断（比如决定「这个用户的请求该交给GPU还是NPU处理」）；GPU是「装配线」：负责大规模并行计算（比如生成式AI的预训练、高维特征的矩阵乘法）；

TensorFlow和PyTorch是深度学习领域的“基石框架”，也是提示工程中大模型微调、推理的核心工具。它们的并行机制主要针对深度学习任务（如模型训练、推理），支持数据并行、模型并行、管道并行三种核心策略。Ray是一个分布式计算框架，专注于任务并行（Task Parallelism）和Actor模型它的设计目标是“让分布式计算像单机计算一样简单”，非常适合提示工程中的动态任务（如多轮提示的并行

TensorFlow和PyTorch是深度学习领域的“基石框架”，也是提示工程中大模型微调、推理的核心工具。它们的并行机制主要针对深度学习任务（如模型训练、推理），支持数据并行、模型并行、管道并行三种核心策略。Ray是一个分布式计算框架，专注于任务并行（Task Parallelism）和Actor模型它的设计目标是“让分布式计算像单机计算一样简单”，非常适合提示工程中的动态任务（如多轮提示的并行

你是AI应用架构师，负责把大模型（比如GPT-4、ResNet50）部署到手机、IoT设备或边缘服务器。太大、太慢、太费电——比如GPT-4有万亿参数，手机根本装不下；ResNet50推理一张图片要100ms，实时应用（比如手机拍照识别）根本卡得没法用。知识蒸馏的目的，就是把大模型的“智慧”压缩到小模型里：让小模型的准确率接近大模型，同时体积缩小10倍、速度提升5倍。本文会讲透知识蒸馏的“底层逻辑