2026 LLM 工程路线图（附免费且 100% 开源资源）

使用大型语言模型（LLM）不仅仅关乎提示词（Prompt）。

生产级系统需要对 LLM 的工程化、部署和优化有深入的理解。

以下是定义专业 LLM 开发的八大支柱：

让我们逐一了解它们。

1. 提示工程（Prompt Engineering）

每个 LLM 的旅程都从这里开始，因为提示词是你手中成本最低的杠杆。

在转向检索或微调之前，你应该知道一个结构良好的提示词能带你走多远。

这意味着编写减少歧义的指令，使用少样本（few-shot）示例来固定格式，并使用思维链（chain-of-thought）来稳定推理过程。

目标是将提示词视为代码，即进行适当的版本控制、测试和可复现，而不是那种只管用一次、第二天就失效的复制粘贴式黑魔法。

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我在下面总结了 8 种从 LLM 获取更好输出的提示技巧：

Avi Chawla@_avichawla·Apr 25 8 种生成更好 LLM 输出的技巧：

大多数人与 LLM 的交互方式都是一样的：输入一个问题，点击发送，然后处理返回的任何结果。

这是零样本（zero-shot）提示，它作为基线。但是当输出不够好时，第一个修复方法Show moreQuoteAvi Chawla@_avichawla·Oct 20, 2025 终于，研究人员开源了一种新的推理方法，真正防止了 LLM 的幻觉。

它击败了思维链（Chain-of-Thought）等流行技术，拥有 90.2% 的最先进（SOTA）成功率。

以下是当前技术存在的核心问题，而这种方法解决了这些问题：92613211K

更多免费资源：

• 这份提示工程指南是全面的开放指南，涵盖所有技巧，并附有论文和笔记本：

• Anthropic 的提示工程概览是官方指南，保持最新，并包含提示生成器：

• OpenAI 的提示工程指南涵盖了推理模型、结构化输出和智能体工作流：

• 这个提示工程仓库提供了 22 个从基础到高级的动手 Jupyter 笔记本：

2. RAG 系统

一旦答案需要模型训练数据中从未见过的数据（如公司文档、客户历史记录、截止日之后的任何内容），提示就会遇到瓶颈。

RAG（检索增强生成）通过将文档嵌入向量索引、在查询时检索顶级块并将它们拼接进提示词中来解决这个问题。

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构建一个可工作的 RAG 系统的典型流水线组件包括：块大小和重叠、检索前的查询重写，以及检索后的交叉编码器重排序。

你应该掌握几种 RAG 架构：

Avi Chawla@_avichawla·Feb 27 面向 AI 工程师的 8 种 RAG 架构：

（附使用解释）

1. 朴素 RAG (Naive RAG)

• 完全基于查询嵌入与存储嵌入之间的向量相似度检索文档。
• 最适用于简单的、基于事实的查询，其中直接语义匹配就足够了。

2)Show more911648620K

免费资源：

• 这个 RAG 技巧仓库为每种技巧提供了笔记本教程，从朴素 RAG 到智能体。

• LangChain 的从零构建 RAG 是一个视频系列，教授从基础到高级模式的 RAG。

• Awesome RAG 是一个精选的框架、论文和教程列表。

• 使用 LLM 构建 RAG 智能体 是一门免费的 NVIDIA 课程，涵盖文档处理、嵌入和部署。

3. 上下文工程（Context Engineering）

检索只是众多输入之一。

模型的上下文窗口还包含对话历史、工具输出、过去会话的记忆、系统提示和少样本示例，它们都在争夺相同的 token 空间。

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上下文工程是一门决定哪些保留、哪些压缩、哪些丢弃的学科，因为每个 token 都会消耗资金并稀释注意力。RAG 只是这个更大问题中的一种工具。

以下是我最近关于上下文工程的一个演示：

Avi Chawla@_avichawla·Sep 11, 2025 让我们一步步构建上下文工程工作流：42615781K

免费资源：

• Anthropic 的《面向 AI 智能体的高效上下文工程》是上下文策略方面的经典工程指南。

• 这份上下文工程指南涵盖系统提示、检索、记忆和工具定义。

4. 微调（Fine-tuning）

当提示和上下文达到瓶颈时，下一个杠杆就是权重。

LoRA 和 QLoRA 通过在单个 GPU 上训练小型低秩矩阵而不是完整的参数集，使基础模型适应特定领域，通常只需几千个示例即可缩小特定领域的差距。

这篇文章教你 5 种必须知道的 LLM 微调技巧：

Avi Chawla@_avichawla·Apr 1 我现在微调 LLM 已经超过 2 年了！

以下是前 5 种 LLM 微调技巧，配有视觉解释：

首先，LLM 微调有什么不同？

传统的微调对于 LLM 来说是不切实际的（数十亿参数；数百 GB）。

因为这种类型的Show more1613869928K

困难的部分在于数据，包括去重、指令格式化和质量过滤。训练循环反而是容易的部分。

我的联合创始人写了一篇关于你在 2026 年应该如何思考 LLM 微调的文章：

Akshay @akshay_pachaar·Mar 4 文章 如何在 2026 年微调 LLM 每个使用 LLM 构建的团队最终都会遇到同样的瓶颈。 你编写了详细的系统提示，添加了少样本示例，调整了温度，但你的智能体仍有 30-40% 的概率出错。 The…202451.5K253K

更多免费资源：

• Sebastian Raschka 的《从零构建大型语言模型》有一个免费的配套仓库，涵盖从零开始的预训练、指令微调和 LoRA。

• Hugging Face LLM 课程由社区驱动，涵盖 Transformer 和端到端的微调。

• Unsloth 笔记本是免费的 Colab 笔记本，用于快速 LoRA/QLoRA 微调。

5. 智能体（Agents）

智能体扩展了 LLM 循环：模型选择一个工具，调用它，读取结果，并决定下一步做什么，直到任务完成。

工程工作在于编排，处理跨回合的状态管理、工具返回垃圾数据时的重试逻辑、防止无限循环的步骤限制，以及模型选择错误工具时的优雅失败。

我在此总结了构建智能体的几种模式：

Avi Chawla@_avichawla·Oct 31, 2025 构建多智能体系统的 7 种模式：1010147533K

此外，这是我的联合创始人关于构建智能体的速成课程：

Akshay @akshay_pachaar·Jul 12, 2025 构建 AI 智能体速成课程！

涵盖内容：

• 什么是 AI 智能体
• 将智能体连接到工具
• MCP 概述
• 用 MCP 服务器替换工具
• 设置可观察性和追踪

全部使用 100% 开源工具！37185941115K

一些免费资源：

• Hugging Face 智能体课程是一门涵盖 smolagents、LangGraph、LlamaIndex 和智能体 RAG 的完整免费课程。

• Anthropic 的《构建高效智能体》是一份关于智能体设计模式的简洁指南。

• Awesome AI agents 列出了 1500+ 资源和工具。

• Agents towards production 提供了涵盖生产级智能体全生命周期的教程。

6. LLM 部署

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部署关乎处理并发请求、在负载下扩展以及在流量激增时保持延迟有界。

问题在于许多团队试图将 DevOps 实践应用于 LLM 应用。

但 DevOps、MLOps 和 LLMOps 解决的是根本不同的问题。

首先阅读这篇文章，以便你理解 LLM 部署的根本挑战：

Avi Chawla@_avichawla·Dec 23, 2025 DevOps vs. MLOps vs. LLMOps：

许多团队试图将 DevOps 实践应用于 LLM 应用。

但 DevOps、MLOps 和 LLMOps 解决的是根本不同的问题。

DevOps 是以软件为中心的。你编写代码，测试它，然后部署它。反馈循环很直接：Does theShow moreGIF1913764155K

一旦你在心理上将 LLMOps 与 DevOps 分开，推理引擎就成了第一个具体的决策点。

vLLM 使用 PagedAttention 将 KV 缓存浪费从 60-80% 降低到 4% 以下，这意味着在相同硬件上吞吐量比 TGI 高 2-4 倍。

在此之上，你还需要添加服务层（LitServe、BentoML）、用于路由和成本控制的 LLM 网关（LiteLLM），以及每次请求的成本跟踪。

以下是我使用 LitServe 覆盖 LLM 部署的一个演示：

Avi Chawla@_avichawla·May 9, 2025 让我们部署一个 Qwen 3 智能体 RAG（100% 私有）：743514100K

还有另一个演示，教授如何构建和部署一个编程智能体，它可以直接从 Slack 抓取文档、编写生产就绪的代码、解决问题并提交 PR：

Avi Chawla@_avichawla·Aug 7, 2025 我已经在生产环境中构建 AI 智能体超过一年了。

如果你想学习，这里有一个简单的教程（动手）：211421.7K291K

一些资源：

• vLLM 是高吞吐量推理引擎，是服务开源模型的标准。

• Lightning AI 的 LitServe 是一个基于 FastAPI 构建的灵活服务框架，专为具有批处理和流式功能的 AI 工作负载设计。

• LiteLLM 在一个接口背后统一了 100+ 个 LLM API，并处理路由和成本控制。

7. LLM 优化

第一张推理账单会让这项技能变得至关重要。

量化是最大的杠杆，它将权重从 FP16 降至 4-bit（llama.cpp 中的 Q4_K_M），通常 perplexity（困惑度）损失不到 1%，同时内存消耗减少约 4 倍，这使得 70B 模型可以放入单个 24GB GPU 中。

蒸馏通过在大型教师模型的输出上训练较小的学生模型来实现。剪枝移除低于阈值的权重。每个权衡都必须在实际工作负载上进行基准测试，而不是通用的评估。

我在下面总结了 72 种这样的技巧：

Avi Chawla@_avichawla·Apr 18 Anthropic. OpenAI. Gemini.

每个生产级 LLM 都运行在一堆优化之上，而不是单一的技巧。

我列出了其中 72 种，涵盖整个服务流水线，分为 9 层，从权重的 INT4 量化一直到应用程序边缘的模型级联。Show moreQuoteAvi Chawla@_avichawla·Apr 16 文章 清晰解释 LLM 中的提示缓存：Claude 如何实现 92% 缓存命中率的案例研究 每次 AI 智能体采取一步，它都会将整个对话历史发送回 LLM。 这包括系统指令、工具…166124332K

免费资源：

• llama.cpp 支持 1.5 到 8-bit 量化，是普及本地推理的项目。

• Unsloth 提供快 2 倍的微调和推理，并提供免费的 Colab 笔记本。

• Hugging Face Optimum 是一个用于量化、ONNX 导出和感知硬件优化的工具包。

• bitsandbytes 是 Transformers 中 8-bit 和 4-bit 量化背后的库。

8. 安全、评估与 LLM 可观察性

如果你无法判断系统是否真正工作，以上所有内容都白费了。评估和可观察性回答两个不同的问题：

• 评估（Evals） 问：“输出好吗？”在部署前使用黄金数据集运行，作为每次提示或模型更改的回归检查。

• 可观察性（Observability） 问：“现在发生了什么？”追踪实时请求，监控 token 使用率和延迟，揭示生产中的故障。

在此了解可观察性的层级：

Avi Chawla@_avichawla·May 5 视觉解释 AI 系统中的可观察性层级：

如果你正在向真实用户部署由 LLM 驱动的应用，你需要知道管道中每一步发生了什么。

以下是心智模型（参见附图）：

将你的 AI 管道视为一系列Show moreGIFQuoteAvi Chawla@_avichawla·Jun 30, 2025 GIF 一个 Python 装饰器就是你追踪 LLM 应用所需的一切（开源）。

大多数 LLM 评估将应用视为端到端的黑盒。

但 LLM 应用需要组件级别的评估和追踪，因为问题可能出现在黑盒内部的任何地方，如检索器、工具调用或 LLM 本身。94722423K

这份实用指南涵盖使用 Comet Opik 将评估和可观察性集成到 LLM 应用中 →

说到安全，以下是每个 LLM 应用都应具备的 5 种提示注入实用防御措施：

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上述八项技能假设模型已经训练完成。如果你想更深入地了解训练实际发生的过程，我在此分解了四个阶段：

Avi Chawla@_avichawla·Jul 21, 2025 清晰解释从零训练 LLM 的 4 个阶段（附视觉）：454514.3K753K

此外，如果你想要一个单一的权威参考，Chip Huyen 的《AI Engineering: Building Applications with Foundation Models》是关于端到端生产化基础模型的最清晰书籍。

包含笔记和资源的配套仓库是免费的。

👉 轮到你了：你会在此添加哪些其他 LLM 开发技能？

到此结束！

如果你喜欢本教程：

找到我 → @_avichawla

每天，我都会分享关于 DS、ML、LLM 和 RAG 的教程和见解。