LLM 输出去敏与审计流水（PII Redaction、审计与验证）
为LLM输出进行PII去敏与审计记录，通过规则与模型识别敏感信息并替换，保留审计流水与证据链，提供实现与验证方法。
验证
LLM 服务端流式传输与断点续传（SSE/WebSocket、分片与验证）
使用SSE或WebSocket提供LLM流式输出，并通过分片与游标实现断点续传与重试安全，给出服务端与客户端实现与验证方法。
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。
Kyverno 策略治理与验证（Policy、Admission 与报告）
使用 Kyverno 在准入阶段实施策略治理，编写与验证 Policy，生成合规报告与审计，提升集群安全与一致性。
Kubernetes Vertical Pod Autoscaler(VPA) 配置与验证
"部署并配置 VPA，为工作负载自动调整 CPU/内存请求与限制，提供资源策略与更新策略示例。"
Kubernetes Topology Spread Constraints（区域分散与验证）
使用Topology Spread Constraints在区域与可用区内分散Pod，控制倾斜度与调度策略，提供配置与验证方法以提升可靠性。
Kubernetes Taints 与 Tolerations（节点调度与验证）
使用节点污点与Pod容忍控制工作负载调度与隔离，在混合节点与隔离场景中提升可靠性，提供配置与验证方法。
Kubernetes RuntimeClass 与安全沙箱（gVisor/Kata 与验证）
使用RuntimeClass选择gVisor或Kata安全沙箱运行容器，降低系统调用面并强化隔离，提供配置示例与拦截验证方法。
