AI 架构

深入探讨 2026 年大语言模型（LLM）优化策略的选择，通过成本效益分析和生产级代码对比微调、RAG 和提示工程。

本文深入探讨如何从“感觉不错”转向数据驱动的 LLM 评估体系，涵盖确定性测试、LLM 评分员以及黄金数据集的构建方法。

本文深入探讨 VAKRA 评测框架，分析大语言模型智能体（LLM Agents）在复杂推理、外部工具集成及常见失败模式中的表现，为开发者提供构建稳定智能系统的技术指南。

深入探讨检索增强生成 (RAG) 与长上下文 (Long-Context) 模型的优劣，为开发者提供关于成本、复杂性和准确性的技术分析及混合架构建议。

本文深入探讨了在实际生产环境中运行大规模 LLM 流水线的技术细节，包括高级错误处理、成本优化策略、监控指标选择以及结构化输出的最佳实践。

深度技术指南：探讨如何从单向量库 RAG 演进到使用 LangChain 和高性能 LLM 的协作式多智能体架构。

一份面向开发者的实用工程指南，详细探讨如何根据能力、延迟、成本和可控性四大维度选择最匹配的 LLM 模型，避免盲目追求大参数模型的陷阱。

探讨如何通过函数式编程（特别是柯里化）重构 RAG 系统，通过分离检索、验证和生成层，实现 100% 的准确率并彻底消除 AI 幻觉。

深入探讨简单 RAG 与代理式 RAG (Agentic RAG) 的架构差异，帮助开发者根据推理复杂性而非技术炒作选择合适的 LLM 方案。