技术博客
探索 AI 应用开发的最新技术与实践，从入门教程到进阶指南，助你掌握 LLM、RAG、AI Agent 等前沿技术。
Agent 如何支撑 3 万 QPS：从单实例到分布式推理的工程全景
LLM Agent 的单次请求往往涉及多轮推理、工具调用与上下文组装，成本是普通接口的数十倍。本文从容量建模、推理服务、缓存体系、无状态架构到弹性伸缩，系统拆解 Agent 系统支撑 3 万 QPS 的完整工程路径。
RAG 的上下文窗口管理：检索到 20 个文档，但 LLM 只能吃下 5 个
Top-K 设得越大，LLM 的上下文窗口越不够用。本文从排序压缩、结构化过滤、渐进式阅读和上下文压缩四个维度，拆解在有限窗口内塞进更多有效信息的具体工程策略。
RAG 系统的 Query 改写与扩展：检索效果差，很多时候不是向量库的问题
用户输入一个短 query 就直接去检索，是 RAG 系统中最常见的性能杀手。本文从工程角度拆解 Query 改写（HyDE、Multi-Query、Query Decomposition）的适用场景、实现代价和落地效果，帮你判断什么时候该改、怎么改。
Agent间冲突检测与协商机制：当多个Agent意见不一致时怎么办
在多Agent系统中，冲突不是异常而是常态。本文从检测、协商、回退三个层面，提供一套可落地的冲突治理方案，涵盖投票机制、加权投票、仲裁Agent设计、动态优先级矩阵及安全回退策略。
Chunk切分对向量检索效果的影响：不是越小越好
Chunk切分不是简单的'切得越细越好'，而是一场在语义完整性、检索精度和系统性能之间的三角博弈。本文从策略对比、overlap机制、召回率到索引性能，全面拆解Chunk切分的真实影响。
Embedding模型与向量数据库的匹配问题：维度、距离函数与归一化
换了个Embedding模型检索效果暴跌？问题很可能不在模型本身，而在向量数据库的维度、距离函数和归一化配置没跟上。本文从三个维度拆解模型与向量库之间的隐式契约，以及生产环境下模型迁移的安全策略。
向量搜索+全文搜索的融合策略：什么时候该用 RRF，什么时候该重排序
纯向量搜索对专有名词、型号、ID等关键词匹配很弱；纯BM25又不懂语义。混合搜索是标配，但'把两边结果合起来'这件事，选错方法效果可能差30%以上。本文从RRF原理、k值调优到Reranker选型，拆解融合策略的工程落地。
Agent间通信协议设计：为什么你的Multi-Agent系统需要一套对话规范
从消息格式、通信模式、路由策略、错误处理到外部交互，五层递进拆解 Agent 间通信协议（IACP）的设计范式，让你的 Multi-Agent 系统从"能跑"迈向"可扩展、可插拔"。
IVF索引在十亿级向量场景下的落地：从理论到工程妥协
当向量规模突破十亿，HNSW的内存账单让人望而却步，IVF是那张'可以接受的欠条'——但兑现它需要在聚类质量、查询延迟和IO吞吐量之间做出一系列艰难的工程妥协。