docs: add AI 核心概念总览 and revise llm evaluation article

- 新增 AI 核心概念总览文章，同步侧边栏与 AI 首页导航
- 重写 AI 应用评测体系文章，调整结构与表述
- web 实时消息推送文章补充方案总览和 SSE/WebSocket 对比配图

Author: Snailclimb

docs/.vuepress/sidebar/ai.ts

@@ -2,6 +2,11 @@ import { arraySidebar } from "vuepress-theme-hope";
 import { ICONS } from "./constants.js";
 
 export const ai = arraySidebar([
+  {
+    text: "入门总览",
+    icon: ICONS.BASIC,
+    children: [{ text: "⭐️AI 核心概念总览", link: "ai-core-concepts" }],
+  },
   {
     text: "面试题",
     icon: ICONS.INTERVIEW,

docs/ai/README.md

@@ -66,18 +66,20 @@ AI 应用一旦上线，稳定性、可观测、成本控制、质量回归这
 
 ## 建议阅读顺序
 
-1. [AI 应用开发面试指南](./interview-questions/ai-interview-guide.md)：先建立高频问题清单，知道面试和项目复盘最常被追问哪些点。
-2. [万字拆解 LLM 运行机制](./llm-basis/llm-operation-mechanism.md)、[大模型 API 调用工程实践](./llm-basis/llm-api-engineering.md)：理解模型调用链路、上下文和结构化返回。
-3. [一文搞懂 AI Agent 核心概念](./agent/agent-basis.md)、[大模型提示词工程实践指南](./agent/prompt-engineering.md)、[上下文工程实战指南](./agent/context-engineering.md)：建立 Agent 和 Prompt/Context 的基础认知。
-4. [万字详解 RAG 基础概念](./rag/rag-basis.md)、[RAG 文档处理与切分策略](./rag/rag-document-processing.md)、[万字详解 RAG 检索优化](./rag/rag-optimization.md)：补齐企业知识库问答主线。
-5. [AI 应用系统设计](./system-design/ai-application-architecture.md)、[大模型网关详解](./system-design/llm-gateway.md)、[AI 应用评测体系](./llm-basis/llm-evaluation.md)：把 Demo 放进真实后端系统里，补齐网关、评测和治理。
+1. [AI 核心概念总览](./ai-core-concepts.md)：先把 LLM、Token、Agent、RAG、MCP、Skills、ReAct 这些概念放到同一条链路里。
+2. [AI 应用开发面试指南](./interview-questions/ai-interview-guide.md)：建立高频问题清单，知道面试和项目复盘最常被追问哪些点。
+3. [万字拆解 LLM 运行机制](./llm-basis/llm-operation-mechanism.md)、[大模型 API 调用工程实践](./llm-basis/llm-api-engineering.md)：理解模型调用链路、上下文和结构化返回。
+4. [一文搞懂 AI Agent 核心概念](./agent/agent-basis.md)、[大模型提示词工程实践指南](./agent/prompt-engineering.md)、[上下文工程实战指南](./agent/context-engineering.md)：建立 Agent 和 Prompt/Context 的基础认知。
+5. [万字详解 RAG 基础概念](./rag/rag-basis.md)、[RAG 文档处理与切分策略](./rag/rag-document-processing.md)、[万字详解 RAG 检索优化](./rag/rag-optimization.md)：补齐企业知识库问答主线。
+6. [AI 应用系统设计](./system-design/ai-application-architecture.md)、[大模型网关详解](./system-design/llm-gateway.md)、[AI 应用评测体系](./llm-basis/llm-evaluation.md)：把 Demo 放进真实后端系统里，补齐网关、评测和治理。
 
 ## 核心文章
 
 ### 面试与复习路线
 
 - [Java/Go 开发者 AI 应用开发与 Agent 学习路线（2026 最新版）](../roadmap/java-to-ai-roadmap.md)：按大模型基础、LLM API、Prompt、RAG、Agent、工程化和项目实战拆解学习路径。
 - [后端开发者转型 AI Agent 学习建议（2026 最新版）](../roadmap/backend-to-ai-agent-roadmap.md)：先判断是否适合转型，再看 Java AI 与 Python AI 怎么选、能投什么岗位、应该如何学习。
+- [AI 核心概念总览](./ai-core-concepts.md)：按大模型基础、Agent 和 RAG 三条主线串联 LLM、Token、MCP、Skills、ReAct、Embedding、GraphRAG 等核心概念。
 - [AI 应用开发面试题专题](./interview-questions/)：按大模型基础、AI Agent、RAG 和 AI 系统设计组织复习路线。
 - [AI 应用开发面试指南](./interview-questions/ai-interview-guide.md)：把 AI 应用开发常见追问放到一条复习路线里，适合先看。
 - [大模型基础面试题总结](./interview-questions/llm-interview-questions.md)：覆盖 Token、上下文窗口、采样参数、API 调用、结构化输出和评测体系。