随着 大模型 技术日益成熟，在聊天机器人、终端助手等应用中，对 流式传输 AI 响应的需求也越来越迫切。然而，当输出不再是自由文本，而是结构化的 JSON 对象时，实现 结构化输出流 就会变得颇具挑战。本文将深入探讨如何利用 Pydantic 模型和 OpenAI，实现结构化输出的实时流式传输，并展示如何解析和显示来自 OpenAI 响应的局部结构化输出。 结构化输出：定义数据模型的基石 在构建
语言是人类文明的基石，是智慧的容器，思想的雕刻师。然而，计算机的世界里只有数字。如何让机器理解并生成人类语言，是自然语言处理 (NLP) 领域的核心挑战，也是通往大模型智能的关键一步。而这一切的起点，就是将人类语言转化为机器能够理解的数字形式，这个过程被称为 Tokenization。本文将深入探讨 Tokenization 技术，特别是 BPE Tokenization，揭示其在大模型训练中的重
在人工智能领域，特别是大模型技术日新月异的今天，无论是与语言模型进行对话、进行文本翻译，还是对文档进行分类，都离不开一个至关重要的基础环节：Tokenization（分词）。Tokenization 作为 AI 进行文本理解的第一步，其重要性不言而喻。本文将深入浅出地解析 Tokenization 的原理、Token IDs 的生成、以及如何将这些 IDs 映射到嵌入（embeddings）空间，
大语言模型（LLM）正以惊人的速度融入我们的生活，但信任危机也随之而来。本文将深入探讨LLM技术中三大核心挑战：幻觉、越狱和红队测试。这些问题不仅揭示了当前AI技术的局限性，也直接影响着我们在教育、法律、客户服务等领域的应用。只有正视这些信任漏洞，才能真正构建安全、可靠的AI未来。 幻觉：当模型“一本正经地胡说八道” 幻觉是LLM最令人不安的特性之一。它指的是模型在生成内容时，自信满满地捏造事实、
在当今快速发展的软件开发领域，开发者们经常面临着大量繁琐而细致的任务。从编写复杂的正则表达式、处理多分支的 if-else 逻辑，到将遗留的 SQL 存储过程转换为 PySpark 代码，这些任务不仅需要耗费大量的时间、精力，还需要极高的精度和专注力。然而，随着大模型（LLM）技术的日益成熟，开发者们现在可以将这些繁琐的任务卸载给人工智能，从而专注于更具战略性和创造性的工作。本文将深入探讨 大模型
大模型技术的蓬勃发展，为各行各业带来了前所未有的机遇。然而，机遇往往伴随着挑战，数据工程作为大模型技术的基础，也面临着诸多痛点。本文将从行业和工程师两个层面，深入剖析2024-2025年数据工程领域的十大痛点，并探讨相应的解决方案，助力企业在大模型时代构建更强大、更高效的数据基础设施。 一、行业层面的数据工程痛点 1. “空值危机”：数据质量的噩梦 关键词：数据质量、空值、数据清洗 数据质量是所有
在信息爆炸的时代，如何将个性化内容精准地推送给目标受众，成为提升用户参与度和满意度的关键。然而，大规模应用推荐系统面临着诸多挑战：如何处理冷启动问题，确保推荐结果的多样性与相关性，以及维持系统的可扩展性。本文将深入探讨一种基于双塔模型的解决方案，该模型能够有效平衡个性化、效率和公平性，并能与大型语言模型（LLM） 深度集成，为个性化内容的生成和呈现提供强大的支持。 推荐系统的演进与双塔模型的优势
随着商业大语言模型(LLM)应用的爆炸式增长，各行各业都在积极拥抱“AI+”战略。然而，企业级LLM应用面临着比初创公司随意构建的AI应用更高的合规要求。尽管市面上现成的模型，如Claude或GPT，已经内置了一定的安全机制，例如避免生成仇恨言论，并且厂商也建议使用他们的内容审核工具来保障响应安全性，但这些方法往往需要在代码层面进行大量的定制开发，这对大型企业来说无疑是一个挑战。本文将深入探讨AW
人工智能（AI）领域正以惊人的速度发展，而语言模型无疑是这场变革的前沿阵地。从GPT-4、LLaMA到Grok，大型语言模型（LLM）驱动着聊天机器人、内容生成工具等一系列应用。然而，随着AI技术的不断演进，一种新的竞争者正在崭露头角：大型概念模型（LCM）。虽然LLM和LCM都致力于提升AI处理和生成类人输出的能力，但它们的方法和影响却有着显著的区别。本文将深入探讨LLM和LCM之间的核心差异、
随着大语言模型（LLM）应用的日益普及，如何以较低的运营成本、更低的延迟，并有效分配 GPU 资源，成为了部署过程中的一大挑战。特别是对于 Qwen2.5-7B-Instruct 或 Mistral-Nemo-Instruct 这类相对较小的模型，在 NVIDIA H100、A200 等高性能 GPU 上部署时，往往会造成 GPU 资源的大量闲置。本文将深入探讨如何结合 Ray Serve 和 N
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