LLM介紹

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。

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第 6 章 — 檢索增強生成的風險

LLM Primer VII 章節走讀第六篇。本章把檢索語料當作一條不可信的輸入通道 — 因為每一份被索引的文件,從模型的視角來看,都是與使用者問題對等地位的一則指令。

2026-05-15

LLM Primer VII 章節走讀的導論與索引。這是系列的完結之卷:LLM Primer 的工程弧線,最後落在決定這一切能否在對手、監管機關以及機率系統日常故障模式面前存活下來的那個學科。

2026-05-09

LLM Primer VI 章節走讀第十篇。這一章替引擎與平台之間的界線命名,並走過 2026 年主宰那一層的五個引擎。

2026-05-02

LLM Primer VI 章節走讀第八篇。這一章把作業系統的分頁洞見搬進推論引擎 — 並把 KV 快取從一段預留的位元組 slab 變成一個共享、可逐出、可做 prefix cache 的資源。

2026-04-30

《LLM Primer VI:擴展 AI 系統》章節走讀的入口。這一卷把 LLM 推論當成一門工程學科來看待,在記憶體頻寬、排程、以及美元符號互相碰撞的地方展開。

2026-04-22

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

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

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