引言：企业级LLM的现实考量 在探索企业级LLM (Large Language Model，大型语言模型) 架构的视觉呈现时，我们经常发现理想化的设计与现实约束之间存在巨大的鸿沟，尤其是成本控制、冷启动时间、编排陷阱以及特定供应商的特殊情况。本文将基于在实际生产环境中观察到的行为，如延迟、重试、吞吐量和GPU处理，提出一种针对更高Azure承诺环境优化的多云LLM架构草案，旨在解决这些实际挑战。
大语言模型（LLMs）如ChatGPT功能强大，但其知识储备受限于训练数据。为使其能够解答关于我们自有数据的问题，例如PDF手册、讲义、产品目录或客户常见问题，我们需要借助检索增强生成（RAG）技术。RAG的核心在于将文档转换为嵌入（Embeddings），并存储在向量数据库（VectorStore）中，以便快速检索。本文将深入探讨Embeddings和VectorStore的概念，阐述其重要性，
大型语言模型 (LLM) 正以前所未有的速度重塑着我们与技术的交互方式。从 ChatGPT、Google Gemini 等智能助手，到客户服务、内容创作、编程辅助等各个领域，LLM 的身影无处不在。本文将深入浅出地介绍 LLM 的原理、工作方式，并探讨如何利用它们构建实际应用，带您全面了解这一革命性技术。 什么是大型语言模型 (LLM)？ 本质上，LLM 是一种经过训练，能够生成和理解类似人类文本
随着研究人员和工程师不断探索大模型（LLM）的极限，我们正经历一场范式转变：从单一的 Transformer 架构转向异构、模块化的 AI 系统，这些系统将效率、记忆和推理能力融为一体，构建出更具凝聚力的认知架构。本文将深入探讨塑造当今生产级 AI 的关键量化构建模块，并预测2025年大模型的发展趋势，所有内容都基于最新的学术文献。 1. Scaling Laws 与算力预算：解锁大模型的潜力 大
首段：在竞争激烈的电商环境中，如何快速响应客户咨询，提供个性化服务，成为提升用户体验的关键。本文将深入探讨如何利用 FastAPI 框架，结合 RAG（检索增强生成） 技术，构建一个专为电商场景定制的智能聊天机器人。该机器人能够实时从产品目录、政策文档等信息源检索信息，并利用 大模型 生成自然流畅的回复，极大地提升客户满意度，并降低运营成本。通过学习本文，你将掌握构建 RAG 系统的核心步骤，为电
微服务架构曾经被视为后端开发的金科玉律，它强调模块化、可伸缩性和独立性。然而，随着技术的发展，尤其是大语言模型（LLM）的出现，我们不得不重新审视这种架构的复杂性和成本。本文将探讨如何利用LLM赋能的Spring Boot应用替代五个独立的微服务API，简化后端架构，并提升开发效率。 微服务：复杂性的代价 长期以来，微服务架构因其模块化和可伸缩性而备受推崇。将应用拆分成小型、自治的服务，允许团队独
人工智能在问答、数学计算甚至代码编写方面的能力突飞猛进。特别是大模型推理（Large Reasoning Models，LRMs），通过生成逐步的推理过程来模拟人类思考，被寄予厚望。然而，Apple最近的一项研究“思考的幻觉：通过问题复杂性视角理解推理模型的优势与局限性”揭示了一个令人警醒的现实：这些看似“思考”的AI模型存在严重的可扩展性缺陷。随着任务难度的增加，它们的性能不仅停滞不前，反而会急
随着大模型技术的飞速发展，越来越多的知识工作者开始探索如何将AI融入个人知识管理系统。Obsidian以其开源、本地优先和社区驱动的特性，为AI集成提供了远超Notion等工具的灵活性和可能性。本文将深入探讨将AI融入Obsidian知识库的各种方法，并提供实用的案例和建议，帮助你充分利用生成式AI的力量，提升知识管理效率。 明确你的目标：整合AI的“为什么” 在深入研究各种工具和方法之前，首先要
引言： 人工智能（AI）正在以前所未有的速度渗透到软件开发领域，但随之而来的安全风险也日益凸显。最近，我亲身经历了一次Slopsquatting攻击的潜在威胁，在使用AI生成的Python脚本时，AI推荐了一个并不存在的库”fastjwt”。虽然最终意识到并避免了风险，但这次经历让我深刻认识到，AI的“幻觉”可能会导致严重的供应链安全问题。本文将深入探讨Slopsquatt
在技术浪潮席卷的当下，大模型 (LLM) 技术以前所未有的速度渗透到各行各业。本文将探讨如何在AI时代，尤其是在大模型蓬勃发展的背景下，如何将AI原生思维与专家经验相结合，以实现更高效的创新与增长。我们将深入分析AI工具带来的生产力提升，以及如何通过提升AI素养，在快速变化的科技领域中脱颖而出。本文基于作者Chris Weber的经验和观察，结合实际案例与数据，旨在为读者提供关于大模型应用的最佳实
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