AI学习目录索引
📚 八股文版 → AI-LLM-RAG-Agent 八股文
学习路线（按技术学习清单顺序）
LLM 基础
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 01 | 01-Token计费原理-Temperature控制-SystemPrompt层级 | Token计费原理、Temperature控制创造力的底层机制、System Prompt五大职能与指令层级 |
| 02 | 02-LLM本质-API调用封装 | LLM本质（参数=数字/推理=数学、Transformer/显存/推理瓶颈）、API调用封装（SSE/重试/限流/结构化输出）、LLM/RAG/Agent三层辨析、框架vs库 |
| 03 | 03-多模型后端抽象 | 多后端统一抽象层：请求/响应格式归一化、错误码映射、重试/退避/回退策略、配置驱动、生产级 ModelRouter 实现 |
Embedding 与语义搜索
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 04 | 04-Embedding向量化原理+语义搜索场景 | Embedding训练原理（对比学习/InfoNCE）、稠密vs稀疏向量、对称vs非对称、MRL降维、ANN算法（HNSW/IVF）、Bi-Encoder vs Cross-Encoder、阿里云v4详解、MTEB评估 |
| 05 | 05-Chroma向量数据库安装入库检索 | Chroma 安装部署、三种客户端模式、Collection 创建与管理、入库（add/upsert/update/delete）、检索（query/元数据过滤/HNSW调优）、嵌入函数自定义、常见考点 |
RAG
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 06 | 06-RAG检索增强生成流程 | Document Loader（PyMuPDF/Unstructured/CSV）、分块策略（固定/语义/递归/重叠）、Embedding 选型（BGE-M3/Jina/OpenAI）、混合检索（BM25+稠密+RRF）、Reranker（bge-reranker-v2-m3）、生成（Prompt 模板+幻觉防控）、RAGAS 评估、常见考点 |
| 07 | 07-分块策略：chunk_sizeoverlap选择、语义分块 | chunk_size/overlap选择、语义分块、分块评估 |
| 08 | 08-混合检索：向量+BM25+RRF融合 | 向量+BM25+RRF融合、混合检索优化 |
| 09 | 19-Query改写与多轮对话指代消解 | Query改写、多轮对话指代消解 |
| 10 | 10-RAG评估：检索指标+生成指标 | 检索指标（Recall/Precision）、生成指标（Faithfulness/Relevance） |
| 11 | 11-AgenticRAG：LLM主动决策多次检索vs传统单次被动检索 | Agentic RAG原理、LLM主动决策多次检索 |
| 12 | 12-Self-RAG：自我反思+自纠正闭环 | Self-RAG原理、自我反思与自纠正闭环 |
| 13 | 13-RAG参数调优：网格搜索实验框架 | RAG参数调优、网格搜索实验框架 |
| 14 | 14-jieba分词+BM25关键词检索 | 中文分词、BM25关键词检索 |
Agent 架构（核心）
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 15 | 15-Agent架构与工具调用 | ReAct循环、Function Calling、手写ReAct Agent、Agent vs Workflow |
| 16 | 16-ToolDescription设计铁律 | Tool Description五条铁律、参数约束、错误返回、description写作 |
| 17 | 17-工具系统：定义→注册→发现→调用 | 工具系统完整流程 |
| 18 | 33-异常处理与降级策略 | 工具调用失败处理 |
| 19 | 37-有副作用工具的权限控制 | 有副作用工具处理 |
| 20 | 20-MCPServer实现：FastMCP+JWT认证中间件+contextvars | MCP Server实现 |
| 21 | 21-MCP Transport：Streamable HTTP → ASGI 子应用挂载 + JSON-RPC 2 | MCP Transport实现 |
| 22 | 22-MCPClient：自定义客户端+JSON-RPCoverHTTP+连接池+幂等重连 | MCP Client实现 |
| 23 | 23-MCPTool-Resource定义与注册模式 | MCP Tool/Resource定义与注册 |
| 24 | 24-Human-in-the-loop：人工介入兜底与敏感操作审批机制 | Human-in-the-loop机制 |
| 25 | Agent安全防护 | Agent安全防护 |
| 26 | 26-工具幂等性与副作用控制：防止重复执行的工程手段 | 工具幂等性与副作用控制 |
Agent 韧性工程
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 27 | 27-指数退避重试：ExponentialBackoff+Jitter | 指数退避重试 |
| 28 | 28-降级路径（Degradation）：某环节失败→回退到次优但可用方案 | 降级路径 |
| 29 | 29-熔断模式-CircuitBreaker | 熔断模式：三态状态机、分层多熔断器、代码实现 |
| 30 | 30-Fallback兜底值设计 | Fallback三种退路、NON_RETRYABLE异常分类、三明治模式 |
记忆与上下文
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 31 | 31-短期记忆：当前任务轨迹+工具结果缓存 | 短期记忆=上下文窗口、窗口限制与截断策略、LangGraph MemorySaver、工具结果缓存模式 |
| 32 | 32-长期记忆：跨会话用户偏好、历史持久化 | 长期记忆=跨会话持久化、ChromaDB向量库存储、RAG记忆召回、用户偏好三层结构 |
| 33 | 33-上下文治理：多轮任务上下文越来越长的处理策略 | 上下文膨胀根因、滑动窗口策略、摘要压缩策略、混合模式、触达时机与参数调优 |
| 34 | 34-上下文压缩：任务摘要-文件摘要-过程笔记 | 任务摘要、文件摘要、过程笔记、压缩校验机制、数字一致性检查 |
| 35 | 35-重复状态识别：避免Agent反复读同一文件或重复调用同一工具 | 哈希去重、访问集合、频率限制、循环检测器、强制终止 |
规划与高级模式
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 36 | 36-Reflexion：带自我反思的Agent | Reflexion三步循环、Actor-Evaluator-Reflector、自纠错、与ReAct区别 |
| 37 | 37-Multi-Agent协作模式 | 三种协作模式、Supervisor-Worker深度解析、幻觉放大预防、A2A协议 |
| 38 | 38-Agent成本控制：Token用量分析+三级模型路由+语义缓存 | Token消耗分布、三级模型路由、语义缓存、成本监控策略 |
Harness 与评测
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 39 | 39-Agent评测体系：benchmark-case-指标设计 | 三层评测体系、关键指标、Golden Test Case设计 |
| 40 | 40-LLM-as-Judge评测工具链：Ragas-DeepEval-Langfuse配置与接入 | LLM-as-Judge原理、Ragas/DeepEval/Langfuse配置、对比分析 |
| 41 | 41-错误Patch回滚-验证-再尝试机制 | Patch-Rollback-Retry循环、状态快照回滚、Checkpoint恢复 |
| 42 | 42-可观测性工具链实操：Langfuse-Ragas-DeepEval链路追踪与评测 | Langfuse链路追踪、Ragas检索评估、DeepEval回归测试、集成实践 |
| 43 | 43-Agent回归测试体系：基线建立-Case管理-自动化流水线 | Golden Test Case格式、基线管理、CI回归流水线、评分对比 |
LangChain + LangGraph
| 编号 | 主题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 44 | 44-LangChain框架入门 | LangChain框架、LCEL管道、ChatPromptTemplate、Memory |
| 45 | 45-LangGraph框架：StateGraph-Node-Edge-Checkpoint | StateGraph定义、Node/Edge/Checkpoint概念、条件边、代码示例 |
| 46 | 46-LangGraphMemorySaverCheckpoint | MemorySaver持久化、thread_id隔离、get_state调试、三种后端对比 |
相关链接
-
🔗 AI 八股文笔记 — 对应AI原理篇
-
总目录：00-技术学习总目录