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Function Calling与JSON Schema约束：参数校验与安全
在函数调用中使用 JSON Schema 精确定义参数，保障输入校验与安全边界，提升自动化与可靠性。
LLM流式输出：SSE/WebSocket与续写策略
在大语言模型应用中，采用 SSE/WebSocket 提供流式输出与断点续写策略，优化用户体验与鲁棒性。
"RAG 检索增强生成系统最佳实践（2025版）"
"系统化梳理 RAG 从数据到检索到生成的关键环节，给出可验证的参数与落地方案，帮助在生产中实现稳定高质答案。"
AI 安全与评估体系（2025）
AI 安全与评估体系（2025）AI 系统的安全与质量需要制度化治理。本文从指标、攻防与审计三个方面展开。一、评估指标准确性与一致性：针对任务定义标注集与评分标准。幻觉控制：回答需可追溯来源；无法回答时明确退路。鲁棒性：对对抗样本与异常输入进行压力评估。二、数据泄露与防护最小权限：隔离敏感数据，严格
AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化
总结 AI 推理服务的吞吐与时延优化手段，覆盖并发批处理、模型并行与量化，以及自动扩缩与成本治理策略。
大模型推理加速：量化、蒸馏与KV Cache
以量化、模型蒸馏与 KV Cache 为核心的推理加速路径，在保证可控事实性的前提下降低延迟与成本。
向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理
对比主流向量存储与索引（HNSW/IVF/Flat），结合内存占用与一致性需求，进行合理选型与治理。
RAG评估指标：Faithfulness与Answer Relevance
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