RAG：知识库检索增强
把“答案”建立在可靠证据上：切分/向量化/检索策略、重排与引用输出，减少幻觉。
AI 主题模块（可替换）
模型服务：推理性能优化
从延迟到成本做取舍：并发/批处理、缓存与流式输出、模型路由与降级策略。
提示词安全与可观测性
防提示词注入与数据泄露：输入过滤、策略约束、日志追踪、指标告警与回放评估。
AI 技术栈
AI 技术的发展可以理解为一次“从方法论到工程化”的迭代：早期更强调规则与推理（符号主义），随后转向从数据学习表示（神经网络），再到利用海量语料进行预训练并通过对齐/检索增强让能力可用（大模型 + RAG）。
把这些阶段串起来，你会更容易判断为什么现在的 AI 系统会围绕「模型服务、检索增强、提示词安全、评估与运维」来搭建：每一次范式迁移都会改变数据形态、训练目标、部署方式与风险控制点。
1950s-60s
提出“机器智能”与早期推理
1970s-80s
符号主义与专家系统落地
1986/1990s
反向传播、神经网络复兴
2012
深度学习大规模成功（数据+算力）
2017
Transformer 自注意力成为主流
2020s
LLM 指令/对齐 + RAG + 多模态扩展
到今天，真正“可落地”的 AI 技术栈通常包含：数据与索引治理（让知识可检索）、模型服务与推理优化（让响应可控）、安全与合规（让系统可用），以及评测与可观测性（让结果可持续）。
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