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新闻
AI 功能的埋点与看板:该记录哪些字段
AI 功能埋点要能回答谁在用、用得好不好、错在哪里、花了多少钱。本文列出该记的字段(基础/调用/质量/成本)、三张必备看板与四个常见坑,并给出落地顺序。
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响应慢在哪里:把首字延迟与总时长分开优化
用户感知的慢,往往拆成首字延迟与生成速度两部分。本文给出各自的成因、该测的指标与优化手段,并说明流式输出、并行前置与缓存分别改善哪一段。
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批量推理怎么降本:缓存、批处理与路由的叠加顺序
降本手段有先后:先用缓存把重复请求消灭,再用批处理摊薄单价,最后才考虑换更便宜的模型。本文给出可执行的顺序与各自的适用边界,并说明哪些「省法」会伤质量。
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向量索引怎么选:HNSW、IVF 与量化索引的取舍
向量检索的性能瓶颈通常在索引而不是模型。本文对比 HNSW、IVF 与量化三类索引的取舍,给出按数据规模选型的判断顺序,并说明「先过滤再检索」为何容易踩坑。