AI 编程工具已经从自动补全发展到本地代理,再到云代理——每一次转变都改变了工作的基本单元。本文将探讨云代理时代对工程师和工程基础设施的实际要求。
大多数LLM评估设置在设计上就存在缺陷——错误的指标、错误的人员、错误的方法论。这里提供一个具体的框架,用于构建与质量实际相关并能捕获真实退步的LLM裁判。
来自将 LLM 驱动的系统推向生产环境的团队的宝贵经验:为什么模型是你技术栈中最不持久的部分,如何构建真正有效的评估基础设施,以及 RAG 何时优于微调。
当用户查询精确标识符、错误代码和命名实体时,纯向量搜索在生产环境中会失败。本指南将介绍混合搜索架构、智能体检索模式以及随之而来的数据库设计决策。
深入解析 AI Agent 的工作原理——涵盖工具使用、规划模式、反思循环、多 Agent 协作以及实际生产中规划失败的五种方式。
将 LLM 系统落地生产的实战经验:为什么评估要先行,为什么混合搜索优于纯向量检索,以及为什么模型本身不是护城河。
一份关于将 LLM 应用从演示阶段推向生产时会遇到的实际问题指南,涵盖推理成本、延迟权衡、提示工程 vs RAG vs 微调决策、多步管道故障、评估框架和可观测性。
大多数声称在生产环境中运行智能体的团队并未真正实现——只有 16% 的部署达到了真正自主的标准。本文将深入解析规划、记忆和工具使用等子系统,它们是区分真正智能体与美化版聊天机器人的关键,并探讨导致生产系统失败的五种常见模式。
深入探讨七种工程模式——评估、RAG、微调、缓存、护栏、UX 设计和反馈循环——这些模式能将可用的 LLM 原型与可靠的生产系统区分开来。
95% 的生成式 AI 试点项目未能产生可衡量的商业影响。本文总结了导致 AI 项目失败的八个工程和产品陷阱——从问题选择到评估——并提供了实际案例。
一份实用的、循序渐进的清单,旨在帮助你构建真正能发现故障的 AI 智能体评估,内容涵盖追踪审查、数据集设计、评估器模式,以及如何将评估与生产环境连接起来。
生产环境中的 AI 智能体悄无声息地失效 — 错误的答案、停滞的任务、没有堆栈跟踪。采用分层方法进行检测、分类和自动化恢复,可以在用户察觉之前捕获大多数故障。