本篇将所有核心能力串联成可直接复用的实战模板：从需求拆解、数据准备、系统架构，到实现步骤、质量评测、上线运维，配套 Checklist 与脚本清单，帮助你高效交付 AI 项目。
除了主线案例（博客知识库问答助手），我们还会陆续补充企业 FAQ 助手、开源项目发布助手等轻量案例，形成“练习 + 复盘 + 沉淀”的闭环。
章节目录
AI 原生应用架构简介
草稿
探索 AI 原生应用架构，了解其核心特征、发展背景及成熟度，助力智能决策与持续优化。
本地开发环境搭建
草稿
指导开发者如何在本地搭建和配置 AI 开发环境，包括工具、库和最佳实践。
LLM 推理与调度实操
草稿
本文介绍如何在无 GPU 的 Mac Mini M4 上，结合 Ollama、vLLM 和 FastAPI，构建本地 LLM 问答服务并部署到 Kubernetes，涵盖架构设计、开发流程与常见问题排查。
降低幻觉
草稿
探索幻觉降低与可靠性工程的实用指南，提升 RAG 系统与 Agent 应用的可靠性与透明度，确保输出的准确性与可追溯性。
部署工具
草稿
深入了解主流的大模型部署和推理工具，掌握它们的特点和适用场景。
应用开发模板
草稿
探索 AI 应用开发模板，提升项目结构与效率，减少重复工作，快速上手，助力成功实现 AI 项目。
开源模型结构与微调实战
草稿
通过 Qwen3-4B-Instruct-2507 模型示例，详细说明开源大模型的文件结构、加载方式与 LoRA/QLoRA 微调流程。