AI

从写 Shell 脚本、解读错误信息到辅助故障排查，分享运维工程师真实使用 AI 工具的高效场景、无效场景和 Prompt 技巧，以及各工具的适合场景。

在 Kubernetes 上部署 Ollama 运行本地大模型，从 GPU 调度到 CPU 推理降级，再到运维场景的实际集成，记录完整的踩坑与实践过程。

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

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 客服系统曾被一个用户用一句话绕过所有限制，让它泄露了内部知识库的敏感信息。这篇文章系统梳理 LLM 应用的安全威胁模型，以及我们在生产系统中实施的防御层次。

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

团队把 Ollama 搬上生产后，高峰期请求排队超过 30 秒，用户纷纷反映 AI 功能不可用。这篇文章记录我们迁移到 vLLM 的全过程，包括 PagedAttention、Continuous Batching 原理，以及 Kubernetes GPU 部署的完整配置。