🏷️ LLMOps
共 9 个相关内容
📝 文章
2026年AI私有化部署成本完全解析：从Ollama到vLLM，5种方案的选型与预算
详细对比Ollama、vLLM、Text Generation Inference、LocalAI和llama.cpp五种私有化部署方案在硬件需求、推理性能、运维成本和扩展能力上的差异，附真实预算案例。
2026/5/10企业级RAG系统从零到生产：2026年最佳实践架构指南
一套经过生产验证的企业RAG系统架构方案，覆盖文档解析、向量化策略、检索优化、多轮对话记忆和评估监控五大核心模块，附开源组件选型推荐。
2026/6/62026年AI Agent成本优化实战：从token燃烧到智能降本，省下80%的API开销
拆解AI Agent高开销的根源，给出前置路由、缓存命中、上下文压缩、小模型替代四大降本策略，附可直接落地的成本评估框架。
2026/4/26AI Agent疯了还不自知？2026年写给工程团队的Agent可观测性与调试实战
生产环境的Agent会'这次对下次错、看似完成实则跑偏'。本文给出trace、回放、断点、插桩四层实践，让Agent的每一步token都有据可查。
2026/9/72026年LLM路由工具选型指南：别让最强模型处理所有请求
用路由层把简单请求导到便宜模型、复杂请求保留给旗舰，是企业降本最快的杠杆。本文给出路由工具评测维度和一套可落地的路由策略设计。
2026/9/7别再吹Agent「很强」了：一套可落地的AI Agent评测基准搭建指南
大多数团队评测Agent靠感觉，上线后翻车。本文给出一套从任务集设计、评分维度到自动化回归的完整评测方法，附可复用的指标框架。
2026/4/26API 成本透明化：为什么你的 AI 账单总比预算高 3 倍
AI 调用成本失控，往往不是单价贵，而是看得见的地方太少。本文拆解成本黑洞的四个来源，给出可观测性设计和预算控制的具体做法。
2026/9/23评测驱动开发：让 AI 功能不再靠"感觉还不错"上线
AI 功能最大的风险是静默退化。本文讲清评测集怎么建、指标怎么选、CI 里怎么跑，把"感觉不错"替换成可量化的质量门禁。
2026/9/23RAG评测怎么做才不白费功夫：别再盯着'召回率'了
从检索质量、生成忠实度到端到端任务成功率，一套可落地的RAG评测体系，含RAGAS、TruLens等工具选型与自动化评测管线搭建方法。
2026/9/26