大模型基础专题：运行机制、API 调用、结构化输出与评测
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大模型 API 看起来只是一段请求和一段返回，实际落地时问题都藏在细节里：Token 怎么花掉、上下文为什么塞不下、采样参数会不会让答案飘、结构化输出为什么偶发失败、上线前怎么证明效果真的变好了。
这份 大模型基础专题 面向 AI 应用开发入门和工程落地，先把这些基础问题讲清楚，再进入 Agent、RAG 和系统设计会顺很多。
适合谁看
- 正在学习 LLM 基础概念和大模型 API 调用的开发者。
- 做过 Prompt Demo，但对生产级调用链路、结构化输出和评测不熟的工程师。
- 准备大模型基础、Function Calling、Tool Calling、AI 应用评测相关面试题的同学。
学习重点
- Token、上下文窗口、Temperature、Top P、停止词等参数如何影响模型输出。
- 生产级大模型 API 调用需要处理流式响应、超时、重试、限流、fallback、日志和审计。
- 结构化输出不能只靠 Prompt，还要结合 JSON Schema、Function Calling、Tool Calling 和服务端校验；即便这样，也要准备失败兜底。
- AI 应用评测要区分离线 Golden Set、LLM-as-Judge、线上灰度、Trace 回放和持续回归。
建议阅读顺序
- 万字拆解 LLM 运行机制：先理解 Token、上下文窗口和采样参数。
- 大模型 API 调用工程实践：再看大模型调用如何接入真实后端链路。
- 大模型结构化输出详解：补齐结构化返回和工具调用基础。
- AI 应用评测体系：最后建立质量评估和上线回归方法。
核心文章
- 万字拆解 LLM 运行机制：把 Token、上下文窗口、Temperature 等概念还原为可观察、可调试的工程参数。
- 大模型 API 调用工程实践：拆解 AI 应用调用大模型 API 的生产链路，覆盖流式输出、重试、限流、结构化返回与后端工程落地。
- 大模型结构化输出详解：讲清 JSON Schema、Function Calling、Tool Calling 与 MCP 在一次工具调用里分别负责什么。
- AI 应用评测体系：从 Golden Set、LLM-as-Judge、RAG/Agent 指标、Trace 回放到 CI 回归，说明 AI 应用该怎么验收。
高频问题
- 为什么同一个 Prompt 每次输出不一样？
- 上下文窗口变大是不是就一定更好？
- 为什么结构化输出会偶发失败？如何做兜底和校验？
- Function Calling、Tool Calling、MCP 分别解决什么问题？
- AI 应用上线前如何证明“效果变好了”而不是只凭感觉？
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