用途：该技能面向生产级 LLM 应用、生成式 AI 系统与智能体架构，适合构建或改进 LLM 功能、RAG 系统与 AI Agent，设计生产 AI 架构与模型集成，优化向量检索、嵌入与检索管线，以及落地 AI 安全、监控与成本控制。纯数据科学或传统机器学习、与 AI 无关的界面调整、无数据源或部署目标时不适用。
主要能力：涵盖 LLM 集成与模型管理（OpenAI、Anthropic、Llama、Mixtral、Qwen、DeepSeek 等，Ollama/vLLM/TGI 本地部署，模型路由与成本优化）；高级 RAG（多阶段检索、Pinecone/Qdrant/Weaviate/Chroma/Milvus/pgvector 向量库、分块策略、混合检索 BM25、重排序、GraphRAG/HyDE/RAG-Fusion/self-RAG）；智能体编排（LangChain/LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen、Assistants API、记忆与工具集成、评测）；向量搜索与嵌入（索引 HNSW/IVF/LSH、相似度度量、漂移检测）；提示工程（思维链、自一致性、模板、版本与 A/B 测试、越狱检测）；生产系统（FastAPI、流式响应、语义缓存、限流与配额、降级与熔断、LangSmith/Phoenix/W&B 可观测性）；多模态（视觉、Whisper、ElevenLabs、OCR 与 LayoutLM）；AI 安全治理（内容审核、提示注入、PII 脱敏、偏见缓解）；数据管线（Airflow/Dagster/Prefect、Kafka、DVC/lakeFS）；API 集成（FastAPI/Flask、GraphQL、Webhook、Azure OpenAI、Bedrock、Vertex AI、企业系统接入）。
使用方式：按步骤澄清用例、约束与成功指标；设计 AI 架构、数据流与模型选择；在监控、安全与成本控制下实现；用测试与分阶段上线验证。避免未经批准向外部模型发送敏感数据，并为提示注入、PII 与合规添加护栏。资料未提供具体安装命令或代码示例。
适用场景：企业知识库 RAG、多智能体客服、成本优化的推理管线、多模态文档问答、网页浏览研究代理、语义搜索与重排序、提示词 A/B 测试、实时内容审核等。
限制：资料未给出定价、性能数据、平台兼容范围或具体使用步骤；本技能强调生产可靠性与可观测性，优先稳定方案而非仅概念验证，并需具备数据源与部署目标才能实施。