AI 全栈开发实战（14）：上线 checklist——从代码到生产环境的完整检查清单
AI 产品上线的完整 checklist：代码安全、基础设施配置、部署步骤、上线后监控，以及常见问题排查方案。
AI 全栈开发实战（13）：产品化与持续迭代——从用户反馈到产品优化
产品上线后的持续迭代方法论：用户反馈收集与分类、数据驱动决策、双周迭代节奏、产品路线图规划。
AI 全栈开发实战（12）：性能优化与监控——从慢查询定位到 Prometheus 监控
AI 应用性能优化和监控完整方案：慢请求定位、LLM 调用缓存、数据库查询优化、Prometheus+Grafana 监控、健康检查接口。
AI 全栈开发实战（11）：CI/CD 与自动化测试——从 pytest 到 GitHub Actions
搭建 AI 项目的 CI/CD 流水线：pytest 自动化测试、GitHub Actions 配置、Docker 镜像构建、自动部署到服务器，以及代码质量检查工具链。
AI 全栈开发实战（9）：用户设置与 API Key 管理——账号安全与用量统计
实现用户设置页面、API Key 生成与管理、用量统计功能。涵盖密码修改安全流程、API Key 哈希存储、第三方认证中间件等关键实现。
AI 全栈开发实战（8）：前端开发（二）——流式对话界面与 Markdown 渲染
实现完整的 AI 对话界面：SSE 流式对话 Hook、打字机效果、Markdown 与代码块渲染、对话历史侧边栏、AbortController 中断生成。
AI 全栈开发实战（7）：前端开发（一）——搭建 KNow 页面框架与核心页面
进入前端开发阶段：初始化 React 项目、搭建页面布局框架、实现路由保护、开发仪表盘和知识库管理页面、配置前后端联调代理。
AI 全栈开发实战（6）：向量检索与 RAG 问答 —— Qdrant 检索、Re-rank、流式输出
实现基于知识库的智能问答：Qdrant 向量检索与 Cross-Encoder 重排序、流式 SSE 问答 API、对话管理、前端流式渲染 Hook 与对话界面，让上传的文档真正可问答。
AI 全栈开发实战（5）：文档处理 Pipeline —— 解析、切分、Embedding、存入 Qdrant
实现文档处理完整 Pipeline：PDF/文本解析、递归字符切分、BGE Embedding 向量化、Qdrant 向量存储、Celery 异步任务、前端状态轮询，上传即自动处理。
AI 全栈开发实战（4）：知识库与文档管理 —— CRUD API、文件上传、MinIO 集成
实现知识库和文档管理模块：知识库 CRUD 与权限隔离、文档上传与类型验证、MinIO 文件存储、文档列表与删除、前端知识库仪表盘和文件管理页面。
AI 全栈开发实战（3）：用户系统 —— 注册、登录、JWT 认证与前端集成
实现完整的用户系统：bcrypt 密码加密与验证、JWT Token 签发与验证、注册/登录 API、认证中间件、前端登录/注册页面、Auth Context 全局状态管理。
AI 全栈开发实战（2）：技术选型与项目初始化 —— 搭建 KNow 项目骨架与 Docker 环境
从零初始化 KNow 知识库助手项目：Docker Compose 编排 6 个服务（PostgreSQL/Redis/Qdrant/MinIO/后端/前端）、FastAPI 后端骨架搭建、React 前端项目初始化、开发工作流配置。
AI 全栈开发实战（1）：产品定义与架构设计 —— 做一个真正的 AI 知识库产品
开启 AI 全栈开发实战系列，从产品定义开始到部署上线。本文完成 KNow 知识库助手的定位、功能规划、技术选型、数据库设计、API 设计和架构决策。