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本文是「架构实战·第二季」第十八篇。前面讲了怎么让 LLM 跑得"快"和"省",本篇讲怎么让它"安全"。
本文是「架构实战·第二季」第十七篇。前面我们讲了 LLM 应用的"能跑",本篇讲"跑得便宜"。
本文是「架构实战·第二季」第十六篇。上一篇讲了推理框架,本篇讲怎么把 LLM 推理服务跑到 K8s 上。
本文是「架构实战·第二季」第十五篇。从这一篇开始,我们进入 LLM 工程化篇——怎么把模型跑得"又便宜又快"。
本文是「架构实战·第二季」第十三篇。前面我们讲的几乎都是文本 LLM 应用,本篇跳出纯文本,进入图文音视频的多模态世界。
本文是「架构实战·第二季」第十四篇。前面我们讲的 RAG、Prompt、Agent 等都是"不动模型"的方案,本篇进入"动模型"——Fine-tuning。
本文是「架构实战·第二季」第十二篇。从这一篇开始,我们进入 LLM 应用最性感的赛道——AI 编程。
本文是「架构实战·第二季」第十一篇。上一篇我们讲了对话系统,本篇聚焦 LLM 应用中的"硬骨头"——文档处理。
本文是「架构实战·第二季」第十篇。前面我们讲了 Agent 和多 Agent 协作,本篇进入 AI Agent 最常见、最刚需的形态——对话系统。
本文是「架构实战·第二季」第九篇。上一篇我们讲了 ReAct 单 Agent 模式,本篇升级到"多 Agent 协作"。
本文是「架构实战·第二季」第八篇。上一篇我们讲了 Agent 整体架构和 Function Calling 协议,本篇深入 Agent 三种主流模式之首——Re...
本文是「架构实战·第二季」第七篇,从"AI 应用"升级到"AI 自主系统"的关键一步——Agent。
本文是「架构实战·第二季」第六篇,AI 系列基础篇最后一篇。从这一篇开始,我们进入"用 LLM 一定会踩到的工程问题"——网关层。
本文是「架构实战·第二季」第五篇。上一篇我们讲了向量库的选型,本篇讲另一核心组件——Embedding 模型。
本文是「架构实战·第二季」第四篇。前面我们讲了 RAG 的整体架构,本篇深入 RAG 的核心组件——向量库,一次性把三个主流开源向量库讲清楚。
本文是「架构实战·第二季」第三篇。前面我们讲了 LLM 应用的整体架构和 Prompt 工程,本篇进入企业 LLM 应用最主流的落地形态——RAG(Retrie...
本文是「架构实战·第二季」第二篇。上一篇我们讲了 LLM 应用的整体架构,这一篇聚焦其中最频繁被改动的组件——Prompt。
本文是「架构实战·第二季」第一篇,承接第一季的 50 篇架构实战,从 AI 工程化的最基础问题开始:把一个 LLM Demo 变成一个能稳定对外服务的生产系统,...
本文是「架构实战·第二季」第 99 篇。大组织最常见的困局:平台团队忙死,业务团队等死;同一个轮子三个团队各造一遍;想用别的团队的组件,提需求排期三个月。Inn...
本文是「架构实战·第二季」第 100 篇(第二季收官)。DevOps 说"谁构建谁运行",十年过去,现实是:让每个业务团队都精通 K8s、Terraform、可...
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