部落格

一個實用的決策框架，幫助你在檢索增強生成（RAG）和微調之間做出正確選擇，並分析兩者的成本與延遲權衡。

企業部署大語言模型的實用評估指南。

區分玩具演示和生產 AI 系統的基礎設施模式、故障模式和可觀測性實踐。

提示詞注入攻擊的工作原理、為何在智慧體系統中尤其危險，以及真正有效的多層防禦體系。

對三款主流向量資料庫的正面對比，在召回率、延遲和運維複雜度方面進行基準測試，適用於企業級 RAG 系統選型。

六個具體技術，幫助客戶將生產 LLM 工作負載的月度支出從 4.8 萬美元降至 1.92 萬美元。

決定企業 RAG 知識庫是否真正能在規模上執行的架構決策——以及那些導致我們被召來"救火"的系統的通病。

我們在生產智慧體系統中最常用的四種編排模式，以及對每種模式在何處會失效的誠實評估。

AI 工作負載為何打破了傳統資料治理模型，以及企業在快速推進的同時維持合規性所需的實際控制措施。

多模態模型的實際應用場景、當前侷限性，以及已在企業環境中實現生產 ROI 的具體用例。