AI 应用工程

本文面向正在学习 AI 应用工程的开发者，系统梳理了 RAG 从数据摄入、分块、检索、重排序、生成到评估与运维的完整链路。文章还给出了从最简可行方案到生产化落地的演进路径。

本文把交叉熵、Perplexity、Temperature、条件熵、幻觉检测和 Prompt 约束串成一条主线，解释熵如何成为理解 LLM 训练、推理和产品设计的统一语言。文章也从 RAG 和工程治理视角说明了熵的实际价值。