LLM介紹 - LLM Primer V — 建構真實世界的 LLM 應用
本頁面為AI愛好者提供從基礎到應用的大型語言模型(LLM)指南。
第 8 章 — 效能、服務、成本的最佳化
LLM Primer V 章節走讀最終篇。把生產 LLM 經濟學當分層紀律處理 — 最便宜的呼叫是那個沒發生的,而下面每一層是讓下一次呼叫變便宜的那一層。
2026-04-21第 7 章 — LLM 安全與護欄
LLM Primer V 章節走讀第七篇。命名 LLM 應用引入的新安全軸 — 控制什麼指令、從哪裡、帶多少權限到達模型 — 並圍繞它建緩解矩陣。
2026-04-20第 6 章 — AI 可觀測性與追蹤
LLM Primer V 章節走讀第六篇。把使用者的查詢當一棵因果樹處理、不當請求日誌。走過 OpenTelemetry GenAI 語意慣例、TTFT/TPOT/cost/quality 這些真的重要的指標,以及把 trace 餵回評估的匯出管線。
2026-04-19第 5 章 — 評估 LLM 應用
LLM Primer V 章節走讀第五篇。承認 assertEqual 在 LLM 輸出上已死,把測試紀律重建在錨定的 judge、RAG Triad、代理的軌跡測試上。
2026-04-18第 4 章 — AI 代理與工具呼叫
LLM Primer V 章節走讀第四篇。把代理當一個「對著工具跑迴圈的語言模型」處理 — 工具 schema、記憶層、多代理接線都得先工程好,迴圈才能被信任去做真的事。
2026-04-17第 3 章 — 檢索增強生成
LLM Primer V 章節走讀第三篇。走過整條 RAG 管線 — 載入、切塊、嵌入、檢索、生成 — 並把「在你十個最愛文件上會動的 demo」跟「撐得住真實語料的系統」區分開來。
2026-04-16第 2 章 — 基礎模型與提示詞工程
LLM Primer V 章節走讀第二篇。提示詞工程就是工程 — 版本化的模板、防禦式界定符、結構化輸出。從模型分層、取樣參數走到 Pydantic/Zod schema 強制、Outlines 文法約束解碼。
2026-04-15第 1 章 — AI 工程作為一門學科
LLM Primer V 章節走讀第一篇。你的 demo 會動、生產系統不會動,原因不在模型 — 是工程問題,而且那門工程有名字。走過可靠性裂縫、確定性包裝、以及五根柱子。
2026-04-14LLM Primer V — 系列導讀與索引
LLM Primer V 系列導讀。從 demo 走到生產環境會踩到的那個縫、AI 工程作為一門獨立學科的框架,以及八章走過的八個工程面 — 基礎模型、提示詞、檢索、代理、評估、可觀測性、安全、服務經濟。
2026-04-13