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这是一本面向产品、工程、运营与学习者的 AI Handbook。

目标不是堆砌术语，而是把 AI 相关的概念、意义、方法和部署路径讲清楚，形成一个可以持续积累、可直接发布到 GitBook 的知识库。

## 这本手册适合谁

* 想系统理解 AI 基础概念的人
* 需要和 AI 团队协作的产品、设计、运营
* 想把 AI 能力接入业务或内部工具的工程团队
* 想建立自己 AI 知识体系的个人学习者

## 你会在这里看到什么

* 基础概念：AI、机器学习、深度学习、LLM 等
* 常见范式：Prompt、RAG、Agent、Fine-tuning
* 工程实践：模型选择、评估、部署、安全
* 术语解释：尽量用业务语言说明“为什么重要”

## 阅读方式

建议按下面顺序阅读：

1. 先读基础概念，建立共同语言
2. 再看大模型工作方式，理解当前 AI 产品核心
3. 然后阅读 RAG、Agent、Fine-tuning 等常见架构
4. 最后看部署与治理，形成落地视角

## 编写原则

* 解释一个概念时，优先回答“它是什么、为什么重要、什么时候用”
* 少写定义堆砌，多写上下文与实际意义
* 尽量区分“学术概念”和“行业常用说法”
* 每一章都可以独立扩写

## 后续可持续扩展的方向

* 多模态
* 向量数据库
* 评测体系
* AI 产品设计模式
* AI 安全与治理
* 开源模型与闭源模型对比

开始阅读请看[什么是 AI](https://book.likun.ai/01-foundations/what-is-ai)。