Zachly：学AI别只追工具，7个核心基础概念才是长期竞争力

学 AI 感觉大多是在学工具，但有一些基础概念非常重要！

1. 上下文工程
- 理解上下文窗口和 token 限制
- 管理 LLM 能看到哪些信息
- 上下文压缩、检索和记忆

2. 检索增强生成
- 嵌入和向量相似度
- 分块策略和语义搜索
- 检索质量、重排序和 grounding

3. 智能体架构
- 工具调用和函数执行
- 规划、推理和任务拆解
- 状态管理和编排
- 单智能体 vs 多智能体系统

4. 模型基础
- Token、嵌入和注意力
- Transformer 和下一个 token 预测
- 温度、采样和推理
- 微调 vs 提示工程 vs 检索

5. 评估和可靠性
- 幻觉和失败模式
- 确定性系统 vs 概率系统
- 构建评估数据集和基准
- 衡量准确率、延迟和成本

6. AI 数据工程
- 结构化数据 vs 非结构化数据
- 数据质量和血缘
- 摄入管道和增量处理
- 让企业数据能被 AI 系统访问

7. 安全和治理
- 提示注入和数据泄露
- 权限和访问控制
- 护栏和人在回路工作流
- 可观测性和可审计性

工具会不断变化。与其无脑争论 Claude Code 和 Codex 谁好，不如学习这些底层概念，这样才能更有效地跟上时代！

他们会是那些足够理解基础、能学会任何工具的人。别把工具熟练度和工程专业能力混为一谈！

我们将在 11 月 16 日的训练营中在 Snowflake 上构建 AI 智能体！在周日报名截止前预约一次发现通话！

加入我 11 月 16 日的分析工程