
大模型应用的可观测性工程:构建LLM系统的监控、追踪与告警体系
当大语言模型从实验项目走向生产系统,它就不再只是一个”调用API拿到文本”的简单组件,而是一个涉及提示词管理、上下文编排、多轮对话状态、工具调用链路、向量检索质量和成本控制的复杂分布式子系统。传统应用的监控手段——C...

当大语言模型从实验项目走向生产系统,它就不再只是一个”调用API拿到文本”的简单组件,而是一个涉及提示词管理、上下文编排、多轮对话状态、工具调用链路、向量检索质量和成本控制的复杂分布式子系统。传统应用的监控手段——C...

Table of Contents Toggle 引言:为什么Function Calling是大模型落地的关键基础设施 一、Function Calling协议深度解析 1.1 协议设计原理 1.2 工具Schema设计的黄金法则 1.3...
为什么大模型需要结构化输出? 在实际的AI工程落地中,开发者最头疼的问题之一就是大模型的输出不可控。你期望模型返回一个JSON对象,它却给你一段带Markdown格式的自然语言;你需要一个严格的枚举值,模型却自作主张地”创意发挥...

引言:RAG的承诺与现实 2024年至2026年间,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)从一个学术概念迅速演变为大模型落地最主流的工程范式。几乎每一家正在构建AI应用的团队,都在某个阶段尝试...