LLM介绍

本页面为AI爱好者提供从基础到应用的大型语言模型(LLM)指南。


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第 6 章 — AI 可观测性与追踪

LLM Primer V 章节走读第 6 篇。把一次用户 query 当作一棵因果树,不是一条请求日志,再展示要让这棵树可读需要追踪什么:分布式追踪加 GenAI 语义约定,再加上 TTFT、TPOT、成本、质量这几个指标,以及把生产 trace 送回评估集的导出管道。

2026-04-19

第 13 章 — 框架与云集成

LLM Primer IV 章节走读第 13 篇。配 Bedrock 的 Strands、AWS 状态层模式、Microsoft Agent Framework、LangChain、Semantic Kernel — 以及团队各自独立到达的三种生产集成形态。

2026-04-11

第 10 章 — 主流评测框架

LLM Primer III 章节走读第十篇。三件套配上了工具箱 — 两脉里八个框架 — 加上对它们其中没人合上的那一块的一次诚实坦白。

2026-03-27