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03 应用实践

本模块收录 AI 技术落地到具体场景时的方案、选型和案例。阅读时建议先看选型方法，再进入具体应用。

推荐阅读顺序

1. LLM-API选型方法论.md：先建立能力、速度、稳定性、价格、合规五维框架。
2. 各家LLM模型特点速查.md：了解主流模型家族和适用场景。
3. LLM接口规范实战.md：进入工程接入层，区分 OpenAI / Anthropic / Gemini 等接口差异。
4. LLM推理引擎选型.md：面向本地和私有化部署时看。
5. Embedding-Reranker-向量数据库.md：做 RAG 前先看这一篇，再看 RAG学习笔记.md；结构化长文档场景注意 Embedding-Reranker-向量数据库.md 里 PageIndex / Vectorless RAG 的适用边界。
6. LLM-Wiki知识库架构.md：搭过朴素 RAG、想升级到企业级/高质量时看，理解 LLM Wiki 这套”入库时编译知识”的范式；PageIndex 案例可作为语义导航工程参照。

按主题分组

分组	笔记
LLM 选型与接入	LLM-API选型方法论.md、各家LLM模型特点速查.md、LLM接口规范实战.md
本地部署与推理	本地部署模型量化选型.md、LLM推理引擎选型.md、HomeLab到中小企业LLM部署架构.md
RAG 与检索	Embedding-Reranker-向量数据库.md、RAG学习笔记.md、LLM-Wiki知识库架构.md
业务案例	宠物CT影像AI辅助诊断方案.md、数据分析建模（二手车经验）.md、Medprompt方法论解析.md、AI量化交易系统化实践.md
多模态与数字人	虚拟形象与数字人技术全景.md

边缘笔记怎么用

• 数据分析建模（二手车经验）.md：适合在理解“传统机器学习建模流程”时看，尤其是特征、标签、训练集 / 验证集 / 测试集这些概念。它不是 LLM 主线笔记，但能补“AI 应用不等于只调大模型”的基本功。
• 虚拟形象与数字人技术全景.md：适合做多模态、虚拟人、语音克隆、视频生成方案前看，定位是应用全景图而不是单一模型教程。

维护提示

• 高时效笔记如模型特点、API 供应商、推理引擎选型，更新时应补充“最后更新”或“适用时间”。
• 新增案例时先判断是“方法论”还是“一次性项目复盘”：可复用方法论放本模块，一次性探索优先放 ../04_探索日志/。