大模型逐 token 生成,流式输出让用户在生成完成前就看到结果。本文用 SSE 实现从后端推流到前端渲染的完整链路,并给出可运行代码。
RAG 效果差,八成问题出在文档解析。本文拆解 PDF 正文与表格分离抽取、扫描件 OCR 兜底、表格转 Markdown、结构感知切分与 chunk 元数据设计,附召回率验收方法与六条踩坑清单。
语义缓存把意思相近的提问映射到同一答案,命中即返回:为大模型应用显著降本、提速并抗并发峰,本文附 Redis 与向量两种落地代码。
Prompt Caching 提示词缓存实战:用固定前缀缓存让 Claude、GPT 等大模型 API 成本大幅下降,附 Anthropic/OpenAI 落地代码与避坑清单。
GraphRAG 用知识图谱把文档拆成实体与关系,再以社区摘要实现全局问答。本文对比朴素 RAG 的差距,给出索引构建与局部/全局搜索的实战代码与落地建议。
接了多家大模型后代码越改越乱、成本算不清、一家挂全挂?LiteLLM 用一套接口统一 OpenAI/通义/Claude,自动路由、降级与成本归因。
Text2SQL 在 demo 里很惊艳,上生产就翻车。本文讲透落地全链路:Schema 提示怎么喂、几百张表如何向量召回、生成的 SQL 用 sqlglot 与 EXPLAIN 三道闸校验、只读账号与行数上限如何兜底,以及用执行结果比对做准确率评测。
模型蒸馏(知识蒸馏)用大模型的软标签训练小模型,在精度损失可控下大幅降低推理成本与延迟。本文从原理到代码跑通落地流水线。
LoRA 微调让消费级显卡也能定制专属大模型。本文讲透 LoRA 低秩原理、QLoRA 4bit 省显存方案、peft+TRL 训练代码、效果评估、适配器合并与 vLLM/Ollama 上线全流程,附超参与踩坑对照表。
多模态大模型让 AI 看懂图、听懂话、读懂视频:本文用 vLLM 视觉模型、Whisper 语音识别与 ffmpeg 抽帧,演示图文音视频理解与多模态 RAG 的工程落地。