Go语言构建RAG应用实战向量数据库与LLM集成完整指南
Go语言构建生产级RAG系统全流程文档切片pgvector向量检索混合检索重排序LLM集成流式输出
人工智能
Open Policy Agent/Kyverno策略治理与准入控制实践
使用 OPA/Kyverno 在 Kubernetes 中实施策略治理与准入控制，编写与验证策略、阻断不合规变更，并提供审计与集成方法。
LLM函数调用与JSON模式约束：结构化输出与工具编排
通过函数调用与 JSON Schema 约束实现结构化输出与工具编排，提升可控性与集成效率。
LLM 推理缓存与去重策略（Prompt Cache、Fingerprint 与验证）
通过Prompt缓存与请求指纹实现去重与命中，结合结果分片与Speculative策略降低延迟与成本，提供实现与验证方法。
LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
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。
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：记录每次调用的观察与结果，便于回溯与调试。##
Intl.Segmenter 分词：国际化排版与搜索高亮
介绍 Intl.Segmenter 的分词能力与粒度选择（字素/单词/行），用于国际化排版、游标移动与搜索高亮，提供示例与工程建议。
GraphRAG：图结构增强检索与关系推理
以图结构作为知识组织与检索基础，结合语义检索与关系推理提升长链路问题的答案质量与可解释性。
Embeddings维度与量化：召回、延迟与成本权衡
分析向量维度与量化对检索质量与性能的影响，结合索引与硬件资源进行权衡与调优。
