LLM能力参考模型

主权人工智能关乎对模型、数据、基础设施、软件、运营和战略依赖的有效控制——而不仅仅是人工智能模型托管在哪里。

MLOps 运维机器学习系统；LLMOps 将这些实践扩展到围绕大型语言模型的提示、上下文、检索、提供商、工具、评估和运行时行为。

模型上下文协议通过标准的客户端-服务器边界，将AI应用程序连接到外部工具、资源和提示。了解MCP能做什么、不能做什么，以及它在智能体架构中的定位。

RBAC 控制用户可以做什么；租户隔离控制该操作可以触及哪个租户的资源。了解为什么多租户 SaaS 安全需要这两道边界。

上下文工程负责设计 AI 模型在推理前接收的信息，包括提示词、检索内容、记忆、应用状态、工具结果和对话历史。

事实来源（Source of Truth）定义了对于特定事实或状态，哪个来源具有权威性。了解它与RAG、溯源、记忆、上下文、向量数据库和记录系统有何不同。

AI治理定义了在模型、提供商、数据、权限、风险、评估及整个生命周期中，谁可以批准、操作、更改和审计AI系统。

AI平台架构师负责跨模型、提供商、检索、智能体、身份、安全、评估、可观测性和运营设计可复用的AI基础。

AI解决方案架构师将业务需求转化为生产就绪的AI系统，涵盖数据、模型、工具、安全、运行时、评估和运维。

生成式AI不仅仅是一个模型。了解模型、检索、工具、上下文、运行时和应用程序如何在生产AI系统中协同工作。

代理式AI在多步执行循环中使用模型，这些模型可以在明确的运行时和权限边界内选择工具、观察结果、更新状态并调整其下一步行动。

气隙AI在隔离的安全域内运行模型、RAG和AI应用，无需互联网或云依赖。了解模型、数据、更新和工具如何离线运行。