应用产品化
把模型能力拆解成明确输入、过程反馈、结构化输出与可恢复状态。
关于这个作品集
从可用工具到完整的 AI 应用工程
AI办公工具箱是一组面向真实办公任务的产品与工程实践。它不仅展示模型能做什么，也呈现需求拆解、交互设计、后端服务、可靠性控制和部署交付如何组成完整系统。
Engineering Map
端到端实现范围
01产品流程与响应式交互
02服务端接口与数据持久化
03模型、RAG 与 Agent 编排
04测试、评测与部署验证
能力结构
围绕 AI 应用落地组织工程能力
从单点办公效率工具逐步延伸到有检索、有评测、有编排、有工具协议的复杂系统。
RAG 与知识检索
完成文档入库、向量检索、来源引用、置信度控制和人工兜底。
Agent 工作流
用角色分工、状态流转和工具调用处理一次问答无法完成的复杂任务。
评测与可靠性
通过测试集、版本对比、自动评分、日志和失败案例持续改进效果。
界面与交互
Next.js / React / TypeScript / Tailwind CSS
服务与数据
FastAPI / Node.js / SQLite / Redis
AI 应用工程
RAG / Prompt 评测 / LangGraph / MCP
质量与交付
测试 / Docker / 日志 / 降级与兜底
实现原则
让 AI 系统可用、可观察、可复核
关注实际使用中的边界与失败路径，避免只围绕一次成功回答设计产品。
先定义真实任务和成功标准，再选择模型与技术方案
让输入要求、处理状态和结果边界对用户保持清晰
记录检索来源、Agent Trace 与工具调用，保证过程可观察
用测试、评测和失败兜底验证稳定性，而非只展示理想结果