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。
大语言模型
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。##
AI Prompt Injection 防护与上下文隔离（2025）
# AI Prompt Injection 防护与上下文隔离（2025）提示注入通过诱导模型违反边界执行敏感操作，需要在架构与提示与执行层面防护。## 一、上下文与权限- 上下文隔离：用于不同任务的数据与权限分隔。- 最小权限：工具与接口仅开放必要能力。## 二、提示与约束- 引用约束：明确只能基于提供上下文回答与引用。- 模板与过滤：对输入进行过滤与正则清洗，降低风险。#
在家部署自己的大语言模型：Ollama + Open WebUI 实战指南
手把手教你使用Ollama和Open WebUI在个人电脑上搭建完整的本地AI对话系统，涵盖安装、配置、硬件推荐与进阶技巧
大语言模型推理部署实战：从vLLM到量化加速的全链路优化
深入拆解LLM推理部署全链路技术栈，涵盖vLLM PagedAttention、GPTQ/AWQ量化、Continuous Batching调度与分布式推理架构
多模态大模型工程落地：从GPT-4V到实时跨模态推理的实战指南
深入解析多模态大模型的核心架构、工程挑战与行业应用，覆盖医疗影像、自动驾驶和内容创作三大场景
大语言模型推理优化深度实战：KV Cache、量化与并行策略全景指南
系统剖析LLM推理优化三大核心支柱：KV Cache机制、模型量化技术与并行推理策略，深入FlashAttention、PagedAttention、AWQ/GPTQ、Tensor/Pipeline/Expert并行及Speculative Decoding等前沿技术
大语言模型推理优化技术全景：从KV Cache到分布式并行实战
深入解析大语言模型推理优化技术体系：KV Cache与PagedAttention显存压缩、GPTQ/AWQ/SmoothQuant量化方案对比、投机采样与Medusa无损加速、张量/流水线/序列并行分布式策略，附选型建议与未来趋势
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大模型推理引擎深度实战：从 KV Cache 管理到推测解码 — vLLM / TensorRT-LLM / SGLang 全栈架构剖析
深入剖析三大主流大模型推理引擎 vLLM、TensorRT-LLM 和 SGLang 的全栈架构设计，涵盖 PagedAttention 内存管理、Continuous Batching、推测解码、FP8 量化等核心生产级优化技术，并提供选型决策指南。
LLM推理优化实战：从KV Cache到Speculative Decoding的全链路加速
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大规模语言推理：KV Cache 机制与注意力优化深度解析
深入解析大语言模型推理过程中的 KV Cache 机制、注意力计算优化策略，涵盖 GQA/MQA/PagedAttention 等前沿技术原理
