AI架构

AI系统架构设计、工程实践和技术方案。探索如何构建可扩展、高性能的AI应用系统，从基础理论到生产实践的完整指南。

📚 文章列表

🏗️ 第一部分：AI应用架构实践（00-05）

构建生产级AI应用的核心技术和最佳实践

00-AI应用架构总体概述
- AI应用架构全景
- 设计原则与模式
- 技术选型指南
- 部署架构方案
01-Prompt工程与上下文管理
- Prompt设计模式
- Chain of Thought
- 上下文优化策略
- Few-shot学习技巧
02-RAG系统架构与实践
- RAG核心流程
- 文档处理与分块
- 检索优化技术
- 高级RAG方法（HyDE、Self-RAG、RAPTOR）
03-Agent系统设计与实现
- Agent架构模式（ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion）
- 工具集成与调用
- 推理与规划
- 多Agent协作
04-MCP协议详解
- Model Context Protocol规范
- 工具与资源标准化
- MCP Server/Client实现
- 安全性与权限控制
05-Agent间通信A2A
- A2A通信协议
- 消息格式与路由
- 协作模式（Pipeline、投票、拍卖）
- 监控与调试

🎓 第二部分：AI技术学习路线（10-15）

从零基础到实战应用的系统化学习指南

10-普通人AI技术学习完整路线图
- 三个学习层次（认知/应用/开发）
- 六大学习阶段（从AI认知到应用开发）
- 完整技术栈总览
- 学习时间规划与职业路径
- 推荐资源与工具
11-AI基础理论与核心概念
- AI/ML/DL的区别与联系
- 机器学习核心原理
- 深度学习详解（神经网络、CNN、RNN、Transformer）
- 大语言模型（LLM）原理
- AI的数学基础
12-AI学习的数学基础与编程基础
- 线性代数（向量、矩阵、矩阵运算）
- 微积分（导数、梯度、梯度下降）
- 概率统计（概率分布、贝叶斯定理）
- Python编程基础
- NumPy、Pandas、Matplotlib
13-AI动手项目与实战案例
- 入门项目：鸢尾花分类、房价预测、泰坦尼克
- 进阶项目：MNIST、猫狗分类、情感分析
- 高级项目：目标检测、GAN、聊天机器人、推荐系统
- 完整代码实现与详细讲解
14-主流AI框架与工具链
- 深度学习框架（PyTorch vs TensorFlow）
- 数据处理工具（NumPy、Pandas、Scikit-learn）
- LLM应用框架（LangChain、LlamaIndex、HuggingFace）
- 模型部署工具（FastAPI、Streamlit、Gradio）
- 实验管理工具（W&B、TensorBoard）
15-AI应用方向与场景实践
- NLP应用（文本生成、智能客服、RAG、情感分析）
- 计算机视觉（图像分类、目标检测、图像生成）
- 推荐系统与语音技术
- 垂直行业应用（医疗、金融、教育）
- 职业发展与创业方向

🎯 学习路径建议

路径1：AI应用开发者

如果你想快速构建AI应用：

从00-总体概述了解全景
学习01-Prompt工程掌握与AI对话
深入02-RAG系统构建知识问答应用
进阶03-Agent系统实现复杂任务自动化
实战14-框架与工具选择合适技术栈

路径2：AI技术学习者

如果你想系统学习AI技术：

从10-学习路线图开始规划
打好基础：11-理论 + 12-数学编程
动手实践：13-实战项目完成10+项目
掌握工具：14-框架工具
探索应用：15-应用场景

路径3：AI架构师

如果你想设计AI系统架构：

全面了解00-架构概述
深入每个核心技术：[01-05]全部文章
理解底层原理：11-理论基础
实践经验积累：13-项目
行业应用洞察：15-应用场景

💡 使用建议

对于初学者

按顺序阅读文章
动手运行所有代码示例
完成至少3个实战项目
加入学习社区交流

对于有经验的开发者

快速浏览00-总体概述
深入感兴趣的专题（RAG、Agent等）
参考架构模式应用到项目中
关注最佳实践和性能优化

对于架构师/技术负责人

重点关注架构设计和技术选型
评估不同方案的优劣
考虑团队技术栈和业务需求
关注安全性、可扩展性、成本

🛠️ 配套资源

代码示例

所有文章都包含完整的代码示例，可以直接运行。建议：

创建虚拟环境
安装必要依赖
逐步运行和理解代码

社区资源

GitHub：相关开源项目
Discord/Slack：AI学习社区
Kaggle：数据集和竞赛
HuggingFace：模型和数据集

📊 文章统计

分类	文章数	覆盖主题
应用架构	6篇	Prompt、RAG、Agent、MCP、A2A
学习路线	6篇	理论、数学、编程、项目、框架、应用
总计	12篇	AI全栈技术体系