LLM 响应结构化与 Guardrails（JSON 模式、Schema 验证与安全）
将LLM输出结构化为JSON并通过Schema验证与安全过滤，结合PII检测与字段白名单，提供实现与验证方法以增强可靠性与合规。
数据科学与AI
LLM 函数调用与工具编排实践（2025）
LLM 函数调用与工具编排实践（2025）函数调用与工具编排让模型与系统协作，提升可控性与可复现性。一、接口与模式JSON Schema：定义函数参数与返回，校验输入输出。安全边界：限制可调用能力与资源，遵循最小权限。二、计划与执行计划执行：将多步任务拆分为计划与步骤，控制顺序与依赖。观察与回路：记
LangGraph与可控代理：状态图与工具编排
基于状态图将代理的步骤与工具调用明确化，实现可控的执行、回退与错误处理，提升稳定性与可维护性。
LangChain与LlamaIndex：检索与工具编排对比
比较两大常用框架在检索链路与工具编排上的抽象与生态，指导项目选型与落地。
LangChain 代理与工具编排多步计划实践（2025）
LangChain 代理与工具编排多步计划实践（2025）一、接口与安全工具接口：以 JSON Schema 定义参数与返回。最小权限：限制可调用能力与速率与超时。二、计划与执行多步计划：拆分任务为子目标与序列化步骤。观察与反思：在每步记录观察并调整策略。三、观测与审计日志与回放：保留输入/输出与调
LakeFS数据版本化：分支、提交与治理
在对象存储之上使用 LakeFS 提供 Git 式数据版本化，支持分支与提交的治理与回滚。
Kubernetes EncryptionConfiguration 与 KMS Provider 数据加密实践
在 kube-apiserver 配置加密提供者与 KMS 插件，对敏感资源（如 Secrets）进行静态加密并验证生效。
KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）
KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）一、部署与接口InferenceService：统一模型入口与协议（REST/gRPC）。模型格式：支持 ONNX/TensorFlow/PMML 等多格式。二、弹性与发布Autoscaling：按 QPS/并发与延迟指标伸缩副本。Canary：按权重
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）一、架构与部署模型服务：`InferenceService` 定义接口与路由；支持 REST/gRPC。资源：为 `GPU` 设置 requests/limits 与节点选择器；隔离不同模型的资源。存储：模型拉取与缓存策略，减少启动时延。
Kafka Streams与Flink对比：内嵌流处理与分布式引擎
对比内嵌于应用的 Kafka Streams 与分布式流引擎 Flink 的能力与适配场景，指导工程选型。
