大模型

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 Output、Batch API、Embeddings 的完整实践，以及速率限制、错误处理和成本控制的系统方案。

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 的完整开发实践，以及生产中的错误处理与成本控制策略。

系统对比 2026 年主流 Embedding 模型，从原理到工程实践，覆盖选型决策、缓存设计和批量优化

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。

系统拆解 Naive RAG 的三类失败模式，提供混合检索、HyDE、查询改写、Parent-Child 分块等高级技术的完整实现

LLM 不能替代运维工程师，但确实能把重复性、低价值的工作自动化掉。本文分享我在实际工作中用 Claude 落地的几个场景。

我们的 AI 功能上线第一个月，LLM API 账单是 $18,000。通过模型路由、Prompt Caching 和 Batch API，第三个月降到了 $3,200。这篇文章记录具体怎么做到的。

从工程视角深入 LLM Tool Use：覆盖 OpenAI 与 Claude API 差异、工具 Schema 设计、并发调用、错误恢复，附完整运维助手代码示例

GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 2.5 Pro、Llama 4 Scout、DeepSeek V3.2——2026年4月的大模型格局已经和一年前完全不同。本文从工程师视角梳理当前主力模型的真实规格与适用边界，给出场景化选型矩阵，并讨论开源追平闭源、推理模型标配化、agent workload 崛起这三个2026年的核心判断。