NDCG 是什么？用五条资料比较搜索结果的排列质量
从零到三级相关性标注出发，手算 DCG 和理想分母，用标准库脚本比较两个排序，检查并列、漏召回与评测边界。
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AI 知识
围绕「AI 知识」整理的实践笔记。
Function Calling 是什么？用只读库存查询理解模型与工具的分工
用离线Python练习工具定义、参数验证、只读执行、调用编号配对和异常验收，区分模型请求与真实业务结果。
AI 流式输出是什么？用离线练习理解 SSE、结束标记与中断
从网络分块、SSE事件和delta到完成状态，用无需密钥的Python练习识别流式回答中断、结束与输出受限。
Embedding 和余弦相似度是什么？用离线练习理解检索分数
用可运行的二维数学示例理解相似度与距离，再用虚构制度检查适用条件、无答案查询、Top K和阈值。
Temperature 与 top_p 是什么？用单变量练习理解 AI 输出变化
区分生成多样性、事实准确与格式合规，先核对模型模式是否支持参数，再设计可复查的小样本对比。
MCP 是什么？从只读资料连接理解工具、资源与权限边界
理解MCP宿主、客户端与服务器，用只读资料查询练习检查连接、范围、原文依据和外部动作。
AI 回答怎么验收？用十条样例建立可复查的任务评测集
从具体任务出发设计十条测试样例，固定评分规则，比较提示词版本并保留失败记录，分清整例通过率和重复运行。
提示词注入是什么？用文档总结练习识别越权指令
用基线、越权文字与正常流程三组虚构资料，练习识别提示词注入，检查事实、任务和工具权限边界。
AI 结构化输出是什么？JSON 字段约定与报名信息校验教程
用虚构报名记录分清 JSON、字段约定与 Schema，保留未知日期，通过本地脚本检查结构，再对照原文核验事实。
Token 和上下文窗口是什么？用量计算与输入预算实用指南
分清 Token、上下文窗口与输出上限，通过客服答复练习整理必要资料，计算输入用量并核验成本与结果。
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