多模态大模型实践:图像理解与视觉分析
覆盖主流多模态模型选型对比、图像理解API调用方式、OCR/文档理解/图表解析等实际场景,以及一个完整的运维场景实战:用多模态模型自动分析Grafana截图并生成告警摘要。
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Prompt Engineering 不是玄学,而是有规律可循的工程实践。从基础技巧到企业级工程化,本文覆盖提示词设计的完整方法论,包括 A/B 测试、版本管理、失效模式分析,以及在生产系统中管理提示词的最佳实践。
OpenAI API 是大多数 LLM 应用开发者的起点,但从 Hello World 到真正可靠的生产系统,中间有很多工程细节需要处理。本文覆盖 Function Calling、Structured …
Claude API 的设计哲学和 OpenAI 有些不同,但一旦理解其模式,就会发现它在长文本、代码生成和工具调用上非常可靠。本文覆盖从 SDK 配置到 Prompt Caching、Tool Use、Vision 的 …
从LangChain Chain的局限出发,讲清楚LangGraph的状态机模型、Graph/Node/Edge的设计方式,以及条件分支、循环、人工介入、Checkpoint持久化的工程实现,最后用一个运维诊断工作流串起 …
讲清楚为什么LLM应用必须要可观测性,以及如何用Langfuse从链路追踪、Prompt版本管理、评估实验到成本分析做到全覆盖,包含Docker自托管部署和Python SDK完整集成示例。
LangChain 是构建 LLM 应用最流行的框架,但也是踩坑最多的框架之一。本文从 LCEL 表达式、ReAct Agent、LangGraph 工作流到生产部署,梳理真正有用的部分,并指出哪些功能实际工程中应该避免 …
RAG 系统上线后,'感觉回答质量还不错'不是一个可持续的评估方式。RAGAS 提供了一套可量化的评估框架,让你能追踪 Faithfulness、Answer Relevancy 等指标随时间的变化,并在每次改动后自动验 …