·tian
将 LLM 系统落地生产的血泪经验
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。
llm
production
rag
evaluation
+1·tian
构建生产级 LLM 应用：实际会遇到什么问题
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。
llm
production
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evaluation
·tian
为所有人辩护 AI 评估
大多数声称跳过评估的团队实际上已经在进行评估——只是做得不好。本文将阐述为什么系统性的 AI 评估至关重要，何时可以采用更轻量级的方法，以及如何进行能够揭示真实信号的评估。
ai-engineering
llm
evaluation
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·tian
构建生成式 AI 应用的常见陷阱
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。
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rag
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