评估与质量门槛

MLOps 运维机器学习系统；LLMOps 将这些实践扩展到围绕大型语言模型的提示、上下文、检索、提供商、工具、评估和运行时行为。

AI 模型并非每个问题都需要检索。重要的问题在于知道何时其内部知识已不再足够。检索触发器是一个实用的决策边界，它决定 AI 系统何时应停止仅依赖模型知识，并在回答前获取外部证据。

LLM 并不会神奇地知道你的文件、数据库或 API。这个 RAG 系列的实用续篇用简单的 Python 展示了外部数据如何变成可检索的证据：从文本文件和 SQL 到全文搜索、嵌入、上下文组装以及最终的 LLM 调用。

RAG听起来很复杂，但想法很简单：在AI回答之前，它先从知识源查找有用的信息，并将该信息提供给语言模型。本指南使用一个简单的思维模型来解释RAG、LLM、状态、记忆和工具。

计算机使用代理如今能够完成令人印象深刻的浏览器和桌面工作流程，但一次成功的运行证明的是能力——而非可靠性。本文展示了如何测试可重复性、环境鲁棒性、长时程控制、状态感知、结果验证以及安全的目标处理。

当RAG答案出错时，将问题归咎于检索或模型过于笼统。这种诊断方法将来源覆盖、查询构建、检索、排序、上下文组装、生成、证据归因和时效性逐一隔离，从而使实际故障能够被复现并修复。

正确的输出并不能证明推理的正确性、执行的安全性，或系统的可信赖性。

使用Ollama运行本地模型很简单。但构建一个可用于生产环境的开源大语言模型（Open-LLM）应用则更具挑战性：它需要RAG（检索增强生成）、访问控制、供应商抽象、评估、日志记录、部署规范，以及围绕模型构建受控的应用层。

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