为什么先看“赛道地图”

AI 工程落地常被割裂为一个个工具与仓库，但从用户价值到工程约束，真正决定成败的是“赛道+组合”。赛道让你先明确问题范畴（问答/RAG、Agent 工具编排、在线推理、向量检索、评测与观测等），组合则给出“同一范畴下可被复用的工程拼法”。aicode 的价值，在于用工程视角把常用赛道与成熟组件归档成“首选清单”，让你在 10 分钟内从“无头绪”切换到“有路径”。

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如何利用 aicode 的一页式导航

1. 从目标反推赛道：业务要“知识问答+引用来源”→ 先看 RAG 赛道；需要“多步骤决策+工具调用”→ 看 Agent 赛道；要“高并发文本生成”→ 查 推理与服务化；要“高维向量检索”→ 查 向量库。
2. 在赛道页找“首选清单”：每个赛道下都应有 3–5 个主打组件（如 RAG 下的：Embedding 服务、Reranker、VectorDB、编排框架、评测工具），并标注适用情境与规模边界。
3. 按“组合卡片”起步：例如“轻量 RAG 组合”“高吞吐 RAG 组合”“纯离线私有化组合”三种不同开局，一次性涵盖后端、向量库、评测与观测，避免零件散落。
4. 用“落地坑位清单”兜底：导航页最后给一张“常见坑”对照表（切分策略、召回/重排、长上下文、缓存、并发、热数据与冷热分层、监控指标），跑通后立即核对，防止 Demo 化。

新手常见误区
• 以模型为中心而非以问题为中心：先问“我们在解决什么”，再问“哪个模型/库合适”。
• 路径异构：向量库、Embedding、Rerank、推理引擎彼此版本与接口不匹配，导致可跑不可用。
• 只跑通、不验收：没有评测闭环（RAGAS/黄金集/观测），上线后无法定位退化点。

落地最小实践（示例）
• 目标：企业知识库 RAG。路径：Embedding 服务(TEI) → 向量库(Milvus/Qdrant) → 推理(vLLM 或本地后端) → 编排(LangChain/LlamaIndex) → 评测(RAGAS) → 观测(Langfuse)。
• 验收：设定检索 TopK、重排阈值、引用完整性；定义成功率/相关性阈值，纳入 CI。

产出物
• 赛道导览页（一屏阅读）。
• 3 张“组合卡片”（轻量/高吞吐/离线）。
• 一张“坑位对照表”，上线前勾选。

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