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#AI 工程化实战

共 24 篇

从写 Shell 脚本、解读错误信息到辅助故障排查，分享运维工程师真实使用 AI 工具的高效场景、无效场景和 Prompt 技巧，以及各工具的适合场景。

在 Kubernetes 上部署 Ollama 运行本地大模型，从 GPU 调度到 CPU 推理降级，再到运维场景的实际集成，记录完整的踩坑与实践过程。

GitHub Copilot不只是Tab补全。Copilot Chat的/fix /explain /tests命令、workspace上下文、Copilot for CLI、在 …

Cursor不是装了AI插件的VSCode，它重新设计了人机协作的交互模型。本文拆解Tab补全、@上下文引用、Composer、Agent模式、.cursorrules配置，并以重构运维脚本为例演示完整工作流。

FastGPT是专注知识库问答的开源平台，相比Dify上手更快。本文覆盖MongoDB+PgVector部署、知识库创建与文档导入、Flow工作流配置、相似度阈值调优、API接入钉钉，以及运维知识库的实战案例。

Dify是当前私有化部署最成熟的LLM应用构建平台。本文覆盖Docker Compose部署、多模型Provider配置、知识库创建与切片调优、RAG对话应用构建、工作流编排，以及API发布与生产监控。

覆盖主流多模态模型选型对比、图像理解API调用方式、OCR/文档理解/图表解析等实际场景，以及一个完整的运维场景实战：用多模态模型自动分析Grafana截图并生成告警摘要。

Prompt Engineering 不是玄学，而是有规律可循的工程实践。从基础技巧到企业级工程化，本文覆盖提示词设计的完整方法论，包括 A/B 测试、版本管理、失效模式分析，以及在生产系统中管理提示词的最佳实践。