大语言模型基础与应用实践

1. 基础概念训练与推理的区别与约束上下文与提示设计对输出质量的影响能力边界与安全合规考量2. 应用架构典型模式：检索增强、函数调用、工作流编排数据治理：输入过滤与输出校验性能与成本：并发控制与缓存复用3. 质量保障指标：准确性、一致性与可解释性评测：自动化对齐与人工审阅协同监控：反馈闭环与持续改进4. 验证与参考验证项：任务成功率、阻塞率、成本与延迟方法：离线评测与线上 A/B，真实场景覆盖依据：公开基准与产品级经验