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。
第 11 章 — 可观测性、日志与事件响应
LLM Primer VII 章节走读第 11 篇。这一章把日志、告警和事件响应当作那层"把架构性防御变成运营者真的能跑起来的系统"的层。
2026-05-20
第 10 章 — 设计安全的 LLM 架构
LLM Primer VII 章节走读第 10 篇。这一章把架构当作首要安全学科来处理 —— 因为一个概率组件最安全的配置,是那种爆炸半径由结构而不是由组件自己的克制来限定的配置。
2026-05-19
LLM Primer VII — 系列引言与索引
《LLM Primer VII: AI Security》章节走读的系列引言与索引 —— LLM Primer 系列的收官之作,把七卷的工程弧线落到那门决定这一切能否在对手、监管者和概率系统日常故障模式面前存活下来的学科。
2026-05-09
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 5 章 — LLM 应用的评估
LLM Primer V 章节走读第 5 篇。承认 assertEqual 在 LLM 输出上已经死掉,再围绕锚点法官、RAG 三角、智能体轨迹测试,把测试纪律重新搭起来 —— 把随机输出变成能守得住的通过/不通过信号。
2026-04-18
LLM Primer V — 系列导读与索引
LLM Primer V 章节走读的系列导读。这一卷把 AI 工程当作一门独立的工程学科来讲,而不是一套 prompt 技巧;八个章节按栈的方式排列 —— 基础模型、prompt、检索、智能体、评估、可观测性、安全、以及部署经济学 —— 一层一层填出包在概率核心外面的确定性外壳。
2026-04-13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