生产级 LLM 应用的 Token 预算策略
一份关于在生产级 LLM 系统中管理 Token 预算的实用指南 —— 涵盖了上下文腐烂、分级分配、摘要处理、KV 缓存利用以及防止 Agent 静默失败的中间层。
LLM 路由：如何停止为简单查询支付顶级模型的昂贵价格
将每个查询都发送给你最昂贵的模型，所花费的成本比实际需要的高出 27 倍。本指南提供了一份实用的 LLM 路由策略指南——包括基于规则、分类器和级联路由——并附带真实的基准测试数据以及可能遇到的故障模式。
生产环境中的提示注入：真正有效的攻击模式及如何阻止它们
提示注入是头号 LLM 漏洞——而大多数团队的防御措施在适应性攻击者面前都失败了。本文将提供一份实用指南，揭示导致真实 CVE 的攻击模式，以及能够真正降低风险的架构控制措施。
生产环境中的提示工程：真正重要的是什么
让演示令人印象深刻的提示技术，往往不是那些能让生产系统保持可靠的技术。以下是在大规模交付 LLM 功能时真正重要的事项。
生产环境中的工具使用：真正有效的函数调用模式
大多数 LLM 代理失败的原因可追溯到工具 Schema 规范不足，而非模型能力问题。本实践指南涵盖了生产环境函数调用的 Schema 设计、错误处理、并行调用和安全性。
生产环境中的结构化输出：如何用 LLM 生成可靠的 JSON
一份实用指南，教你如何在生产环境中从 LLM 获取符合模式的 JSON — 内容涵盖受限解码、提供商 API、模式设计陷阱，以及防止智能体链崩溃的验证模式。
生产中的推理模型：何时使用，何时不使用
一份关于在生产环境中部署推理模型的实用指南——何时其 5-10 倍的成本溢价是合理的，如何构建路由架构，以及需要跟踪哪些指标。
你的 AI 产品需要评估系统
大多数 AI 产品失败并非因为模型本身，而是因为缺乏评估系统。本文提供一份实用指南，教你如何构建评估系统，从单元测试到人工评审再到 A/B 测试——以及为什么尽早开始会带来复合收益。
快速改进 AI 产品背后不那么光鲜的工作
大多数 AI 团队在产品发布后会陷入停滞，并非因为能力不足，而是因为跳过了那些枯燥的基础工作：错误分析、定制工具、领域专家参与以及实验驱动的路线图。
LLM作为裁判：构建真正有效的评估器实用指南
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。
使用 LLM 构建的一年：该领域的实战经验总结
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。
超越 RAG：混合搜索、智能体检索以及真正重要的数据库设计决策
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。