<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>AI工程化 on 黄文卓 | DevOps Engineer</title><link>https://socake.github.io/tags/ai%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96/</link><description>Recent content in AI工程化 on 黄文卓 | DevOps Engineer</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)</managingEditor><webMaster>17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)</webMaster><copyright>© 2026 Wenzhuo Huang</copyright><lastBuildDate>Thu, 05 Feb 2026 10:20:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://socake.github.io/tags/ai%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>RAG 评估体系：RAGAS 指标与幻觉检测实践</title><link>https://socake.github.io/posts/rag-evaluation-ragas/</link><pubDate>Thu, 05 Feb 2026 10:20:00 +0800</pubDate><author>17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)</author><guid>https://socake.github.io/posts/rag-evaluation-ragas/</guid><description>RAG 系统上线后，&amp;lsquo;感觉回答质量还不错&amp;rsquo;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证系统质量没有退化。</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://socake.github.io/posts/rag-evaluation-ragas/featured.jpg"/></item><item><title>大模型核心概念：工程师需要理解的 LLM 基础</title><link>https://socake.github.io/posts/llm-core-concepts/</link><pubDate>Mon, 17 Nov 2025 11:37:00 +0800</pubDate><author>17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)</author><guid>https://socake.github.io/posts/llm-core-concepts/</guid><description>同事第一次用 GPT-4 API 写代码时问我：为什么我发了一段中文，token 消耗比英文多那么多？为什么模型有时候会一本正经地胡说八道？这篇文章把我认为工程师必须理解的 LLM 概念系统整理了一遍，不涉及 Transformer 数学，只讲对你写代码有帮助的部分。</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://socake.github.io/posts/llm-core-concepts/featured.jpg"/></item><item><title>Python 异步编程实战：asyncio 在 AI 应用中的使用</title><link>https://socake.github.io/posts/python-async-programming/</link><pubDate>Fri, 22 Nov 2024 12:44:00 +0800</pubDate><author>17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)</author><guid>https://socake.github.io/posts/python-async-programming/</guid><description>AI 应用天然是 I/O 密集型的：等 LLM 响应、等向量数据库检索、等多个工具调用返回。同步写法在这里是性能杀手。这篇文章从 event loop 原理讲到实际的 AI 应用模式，重点是 asyncio.gather 并发调用、SSE 流式输出处理和常见陷阱排查。</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://socake.github.io/posts/python-async-programming/featured.jpg"/></item></channel></rss>