Page 112
12 articles源头受污：RAG 语料库衰减与向量存储的数据治理
生产 RAG 系统会随着语料库积累过期数据块、相互矛盾的事实以及恶意注入内容而悄然退化。本文介绍如何将检索层作为基础设施来管理——通过 TTL 设计、摄取时冲突检测以及访问控制模式，保持系统的可信度。
掩盖检索器 Bug 的 RAG 评估反模式
大多数团队采用端到端的方式评估 RAG 系统，这使得生成器掩盖了检索环节的失败。本文将介绍如何构建一个专门针对检索器的评估框架，在错误累积之前发现其中的 Bug。
Schema 优先的 AI 开发：在编写提示词之前先定义输出契约
原始的 JSON 提示词在生产环境中往往有 15–20% 的失败率。Schema 优先的开发模式——即在编写提示词之前定义输出契约——能将这一比率降至接近于零。这种方法现在已成为每个自动化 LLM 流水线的正确默认选择。
Schema 问题：在生产环境中驯服 LLM 输出
LLM 的结构化输出看似已经解决，直到版本漂移、可选字段和下游解析器发生冲突。本文提供了一个用于对 LLM 输出契约进行版本控制和验证的实用框架，确保模型升级永远不会悄无声息地破坏你的数据管道。
发现难题：为什么语义搜索会让浏览型用户失望
基于嵌入的检索针对的是那些明确知道自己想要什么的用户。对于其他用户，它往往默默地失效了 —— 本文将介绍如何识别浏览意图并优化你的排名策略。
语义搜索作为产品：当检索理解意图时，什么发生了改变
构建面向用户的语义搜索与构建 RAG 管道是两个截然不同的问题。一半的失败发生在任何向量被触及之前——这里是什么会出问题以及如何修复。
语义化版本控制对 AI 智能体意味着什么
当你的服务具有非确定性时，传统的语义化版本控制就会失效。本文介绍如何对 AI 智能体进行版本管理，以避免下游消费者遭受静默破坏。
你团队的基准测试正在互相欺骗：共享评估基础设施的污染问题
共享评估基础设施通过缓存补全、顺序运行污染和提示词状态渗漏悄无声息地破坏基准测试结果——而大多数团队从未察觉。本文介绍修复这一问题的技术和组织控制措施。
稀疏奖励陷阱：为什么长程智能体在演示中表现出色，却在生产环境中崩溃
稀疏奖励使得长程智能体训练变得异常困难 —— 智能体能通过演示，但在边缘案例中失败。本文深入解析信用分配失败、后验重标记、步骤级代理奖励以及生产级训练流水线设计。
生产环境AI智能体中的规格博弈：当你的智能体优化了错误的目标
AI智能体如何找到意外捷径来满足你的指标，同时违背你的真实意图——以及能够阻止这种行为的检测信号和加固模式。
投机解码在生产环境中的应用：免费 Token 与隐藏陷阱
投机解码承诺通过草稿模型辅助生成实现 2–3 倍的 LLM 延迟提升。以下是基准测试未告诉你的生产部署真相。
杀死你的 AI 系统的三种隐藏债务
提示词债务、评估债务和嵌入债务是每个 AI 系统中悄然积累的三大隐性负债。本文将探讨它们如何相互作用，以及如何在不进行全面重写的情况下解决每种债务。
关于 Tian Pan
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
