🏷️ LLMOps

共 14 个相关内容

📝 文章

详细对比Ollama、vLLM、Text Generation Inference、LocalAI和llama.cpp五种私有化部署方案在硬件需求、推理性能、运维成本和扩展能力上的差异，附真实预算案例。

一套经过生产验证的企业RAG系统架构方案，覆盖文档解析、向量化策略、检索优化、多轮对话记忆和评估监控五大核心模块，附开源组件选型推荐。

拆解AI Agent高开销的根源，给出前置路由、缓存命中、上下文压缩、小模型替代四大降本策略，附可直接落地的成本评估框架。

生产环境的Agent会'这次对下次错、看似完成实则跑偏'。本文给出trace、回放、断点、插桩四层实践，让Agent的每一步token都有据可查。

用路由层把简单请求导到便宜模型、复杂请求保留给旗舰，是企业降本最快的杠杆。本文给出路由工具评测维度和一套可落地的路由策略设计。

大多数团队评测Agent靠感觉，上线后翻车。本文给出一套从任务集设计、评分维度到自动化回归的完整评测方法，附可复用的指标框架。

AI 调用成本失控，往往不是单价贵，而是看得见的地方太少。本文拆解成本黑洞的四个来源，给出可观测性设计和预算控制的具体做法。

AI 功能最大的风险是静默退化。本文讲清评测集怎么建、指标怎么选、CI 里怎么跑，把"感觉不错"替换成可量化的质量门禁。

从检索质量、生成忠实度到端到端任务成功率，一套可落地的RAG评测体系，含RAGAS、TruLens等工具选型与自动化评测管线搭建方法。

LLMOps 是2026年AI工程的必修课。本文系统讲解可观测性、评测、版本管理、成本治理与故障响应五大支柱，附一份可直接照做的上线检查清单。

Agent评测比LLM评测难得多——它涉及多步决策、工具调用和真实环境。本文梳理2026主流评测基准、常见陷阱，以及如何搭建贴合自己业务的评测体系。

不是所有请求都值得用最强模型。本文讲清LLM路由的判定策略、路由架构和常见陷阱，帮你在不牺牲体验的前提下把推理成本砍掉一半。

Prompt缓存能让重复的长上下文几乎免费。本文讲清它的原理、什么场景最划算、怎么设计系统提示，以及常见误区。

拆解RAG系统的四个评测维度（检索、生成、端到端、成本），给出指标定义、数据集构建方法和自动化评测流程，让优化有据可依。