大模型
OpenAI API 工程化实践：从 Hello World 到生产
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 …
#AI 工程化实战
共 24 篇
AIOPS
MCP 协议实战：给 AI Agent 接上运维工具
Model Context Protocol 让 AI 能够标准化地调用外部工具。本文用 Python 实现一个运维 MCP Server，接入 kubectl、Prometheus、Loki，让 AI 直接查集群状态。
AI工具
Claude Code CLI 使用指南：AI 驱动的终端编程助手
Claude Code是Anthropic推出的终端AI编程助手，不同于编辑器插件，它在终端里直接操作文件、执行命令、理解整个代码库。本文覆盖安装配置、核心交互模式、CLAUDE.md自定义、K8s排障和自动化脚本场景。
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Claude API 开发完全指南：从调用到生产应用
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 …
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LangGraph 工作流编排：构建有状态的 AI 应用
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 …
大模型
Langfuse：LLM 应用可观测性平台实战
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。
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LangChain 从入门到实战：构建 LLM 应用的工程框架
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 …
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RAG 评估体系：RAGAS 指标与幻觉检测实践
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 …