前置与范围
先完成 应用开发实战 或已有同等可运行项目,再来讨论它的架构。RAG 综合项目、安全和推理性能是外部前置,不在这 6 步里从头展开。没有项目时可以做设计练习,但不能声称具有生产落地经验。
完成标准
留下需求与假设表、数据/请求流、容量成本手算、方案选择、SLO/故障处理、可复核报告和一次面试复盘。解释每个复杂组件的必要性和重新决策的触发条件。
面试能力与岗位要求、个人实现和真实经验有关。本路径提供检查项,不保证招聘通过;算法/训练岗位需另走 训练与对齐 及相关基础支线。
核验范围
2026-10-08:按项目交付与笔记前置组织,核对来源和路径;没有启动模型服务、云发布或训练。
- 01
AI 应用实战路线:从开发到架构与面试
验证任务:检查开发项目证据是否齐备,列出本次设计的真实约束。
- 02
AI 容量与成本:并发、存储和请求预算
验证任务:标单位估算在途请求、向量存储和成功任务成本,标明待测假设。
- 03
AI 系统设计:边界、数据流与架构取舍
验证任务:画入库和请求两条数据流,写一份有依据的方案选择记录。
- 04
AI 服务可靠性:SLI、SLO 与错误预算
验证任务:定义完整请求成功的分母与目标,手算错误预算,写告警动作。
- 05
AI 项目评估报告:基线、对照与失败证据
验证任务:复核报告分母、配对样本和局限,分清实测与归因。
- 06
AI 开发与架构面试:六类案例和回答证据
验证任务:用自己的项目回答六类案例,保存追问、证据与未掌握项。