大模型工程

如何保护你的后端，让付费客户满意，并避免“你的 API 糟透了”的吐槽。 本文将探讨如何利用 Redis 构建一个公平、基于 FastAPI 的 API 限流系统。你将学习到核心模式、实现代码以及提升用户体验的技巧，在有效保护后端的同时，避免激怒用户。 限流（Rate Limiting）通常不会引起你的注意……直到它突然打乱你的工作节奏。 例如，当你调用某个…

立即构建仪表盘、追踪器与工作流。 对于有经验的 Python 开发者而言，经常会遇到这样的需求：管理层希望快速构建一个内部仪表盘或工具。虽然这听起来颇具挑战，但事实是，企业运营确实离不开各类内部工具，如数据看板、审批流程、KPI 追踪器和自动化机器人。Python 凭借其丰富的生态系统，正是构建这类应用的理想选择。 在经历了多年为不同团队构建内部系统的实践后…

如果你曾尝试构建一个能够“看见”、“听见”并即时“响应”的实时 AI 系统，就会知道其技术栈有多么复杂。 视频需要一个 SDK。 语音需要另一个。 目标检测需要另一个。 大语言模型（LLM）还需要一个。 之后，你仍需将所有组件集成起来，处理延迟问题，并设法让整个系统实时运行。 Vision Agents 改变了这一切。 这是一个开源框架，旨在帮助开发者构建能…

构建多模态 RAG 系统的终极指南 三个月前，我们新开发的 AI 应用在诸多看似简单的问题上频频“翻车”。问题根源并非 AI 不够智能或数据不足，而是因为答案蕴含在一张图片里，而当时的系统仅能处理文本。 这一时刻迫使我直面一个在构建 RAG 系统时长期回避的核心问题：我们花费数年时间教 AI “阅读”文字，却忽略了人类同样通过图像、表格、公式和流程图来“表达…

构建一个自我演进的知识图谱，它不仅能存储数据，更能理解、校验并持续演化。 gemini 在初次构建 GraphRAG 系统时，我遵循了多数教程的路径：将文档输入大语言模型（LLM），抽取实体，将生成的 JSON 导入 Neo4j，然后宣告完成。在演示环境中，一切运行完美。直到我将它应用于真实的医疗记录。 问题随之暴露。LLM 在一份报告中抽取了“John D…

构建一个可用于生产的、工具增强型 LLM Agent，使其具备 Token 流式输出、代码执行、搜索能力，并利用 FastAPI 实现高性能 API 服务。 ChatGPT 的出现带来了震撼的体验，但开发者很快开始思考：如何超越“聊天”本身？我们能否构建一个能够实时推理、联网搜索、执行代码、查询数据，并像人类打字一样流式响应的智能体？ 答案是肯定的。通过结合…

我们正从“与 AI 聊天”的时代迈向“用 AI 构建”的时代。 科技领域每隔几年就会经历一次范式转移，但当前人工智能领域的变革，其深度与广度远超过去十年间的任何一次。 一个清晰的现实是：到了 2025 年，掌握 AI 技能与不掌握 AI 技能的人，其能力差距将以指数级速度扩大。 这并非危言耸听，而是正在发生的趋势。从“与 AI 对话”到“用 AI 构建”，是…

那层几乎无人提及、却决定你AI应用成败的排序层。 Google、Netflix、具备联网搜索功能的ChatGPT，它们有何共通之处？都依赖一个排序算法来决定你首先看到什么。它不决定“有什么”，而是决定你“看见什么”。 当我们的团队调试RAG流水线，探究为何它对某些查询返回一堆无关内容时，“排序学习”问题一次次浮现。算法本身不难找到，但几乎没有人在构建AI应用…

人们常把“Agentic AI”描绘成只有大型实验室才能驾驭的高深技术。事实并非如此。 你完全可以在几天内，构建出真正能放进作品集的智能体项目。这些项目能解决实际问题，从而在求职时为你加分，而不是只会运行花哨提示词的玩具。 这里有五个你马上就可以动手实践的项目，即使你只有一台在卧室里、电量只剩一半的笔记本电脑。 我们将通过简单的示例逐一讲解，让你看清各个组件…

构建仪表盘是数据驱动应用开发中的常见需求，无论是用于系统监控、业务分析还是成果展示。然而，选择合适的工具至关重要——一些工具性能不佳，一些将简单的可视化复杂化，另一些则因模板僵化而限制了灵活性。 幸运的是，Python 生态提供了多样化的选择，无论你倾向于通过代码实现精细控制，还是希望通过低代码方式快速搭建，都能找到合适的方案。 1. Dash Dash 是…