#LLM选型
共 4 篇相关文章
章节第 2 篇 · 工作方法论与最新工作方式
第 9 章 驻场工程化技术栈:LLM 选型 / RAG / Agent / 推理 / 量化 / 可观测
本章一句话 :FDE 在客户现场要搭一个能跑的 AI 系统,靠的是一套从模型到可观测的七层技术栈;本章给出 2026 年生产级选型与可照抄的命令/配置。 9.1 技术栈全景图:七层 一个完整的企业 AI 系统,FDE 需要打通七层技术栈: FDE 不需要在每层都是专家,但必须能" 端到端打通 "——…
LLM选型RAG推理优化
· 9 分钟阅读· 6 个标签
专题
深度专题七 技术选型决策工程:七步法与决策树
专题定位 :FDE 在 Design 阶段最频繁的决策就是"选什么"。本专题把技术选型从"凭感觉"变成"七步法 + 决策树"的工程化过程,覆盖模型、RAG、Agent、向量库、推理、部署的选型逻辑。 一、选型的本质:约束下的权衡 技术选型没有"最优",只有"在客户真实约束下的最合适"。 FDE 选型…
LLM选型RAGAgent
· 5 分钟阅读· 5 个标签
专题
深度专题十四 LLM 选型与微调实战(LoRA/QLoRA/DPO)
微调(fine tuning)是 FDE 在客户现场最容易"踩过头"的环节。许多团队第一次拿到私有数据就上 LoRA,两周后模型回答风格对、但事实错;或者一上来就全参微调 7B,把预算烧在显存租赁上。本专题不堆理论,只回答一个问题:在某客户的具体场景里, 到底要不要微调、怎么微、微完怎么验 。所有命…
模型微调LLM选型RAG
· 11 分钟阅读· 5 个标签
专题
深度专题二十五 FDE 工具链生态全景(2026)
一句话定位:FDE 的现场交付能力,本质是用"七层工具栈 + 一张选型速查表"把客户业务问题压成可上线的系统。本专题按"模型 → 推理 → 检索 → 编排 → 数据 → 评估可观测 → MLOps → 低代码 → 部署"九层,给真实工具清单、定位与选型建议。 25.1 为什么 FDE 必须有一张工具…
工具箱LLM选型推理优化
· 21 分钟阅读· 5 个标签