GraphRAG 是什么？它为什么更擅长回答跨文档的全局问题
GraphRAG 是把知识图谱与检索增强生成结合起来的方法。它先从一组文档中提取实体、关系和事件，形成可连接的图，再按图中的社区与层级生成摘要。面对“整个资料库有哪些主要主题、不同组织如何关联”这类跨文档问题时，它比只找若干相似文本块的传统 RAG 更容易看到整体结构。 传统 RAG 容易漏掉怎样的...
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AI Guardrails 是什么？为什么安全护栏不能只靠系统提示词
AI Guardrails 通常译作 AI 护栏，指围绕模型输入、上下文、工具调用和输出建立的约束与检测机制。它不等于一段禁止事项的系统提示词；真正可用的护栏要分层工作，并在被绕过时限制影响。 系统提示词为什么不是安全边界 提示词能告诉模型应当如何行动，却仍和用户输入、网页内容、文件文本处在同一套自...
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DPO 是什么？模型如何直接从“更喜欢哪个回答”中学习
DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）是一种模型对齐方法。训练数据不是单个标准答案，而是同一提示下的一对回答：哪个更符合偏好、哪个相对较差。DPO 直接提高模型生成偏好回答的相对概率，不需要先单独训练奖励模型，再用 PPO 进行强化学习优化。 一条偏好数...
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连续批处理是什么？大模型服务为何要按生成步调度请求
连续批处理（Continuous Batching）是大模型服务端的一种动态调度方式：系统不必等同一批请求全部生成完才换下一批，而是在每个生成步结束后移出已完成请求、补入新请求。它主要提高 GPU 利用率和整体吞吐量，面向的是多人同时调用模型时的服务效率。 静态批处理为何容易空等 传统批处理会先凑齐...
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推测解码是什么？小模型先写草稿为何能让大模型更快
推测解码（Speculative Decoding）是一种大模型推理加速方法：先让更轻、更快的草稿模型连续提出几个候选 Token，再由目标大模型一次并行检查。候选被接受时，目标模型一次前向计算就能推进多个位置；不合格的部分则由目标模型纠正。它优化的是生成等待时间，不是把两个模型的答案简单拼接。 慢...
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AI Evals 是什么？上线 AI 应用前为什么要评测
AI Evals 指的是对大模型或 AI 应用进行系统评测。它不是随便问几个问题看看感觉，而是把真实任务变成测试集、评分标准和回归检查，用来判断模型或应用是否真的可上线。 为什么聊天体验不能代表质量 大模型回答很会“看起来合理”，但线上应用关心的是稳定性：客服是否引用正确政策，知识库是否拒答未知问题...
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LoRA 微调是什么？为什么小成本也能训练专用模型
LoRA 是 Low-Rank Adaptation，中文常叫低秩适配。它是一种参数高效微调方法：不直接改动大模型全部参数，而是在部分层旁边增加较小的可训练矩阵，让模型学会新任务或新风格。 为什么它能省成本 全量微调就像重新训练一整台复杂机器，显存、数据和工程成本都很高。LoRA 更像给机器外挂一组...
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向量数据库是什么？它和普通数据库差在哪
向量数据库是专门存储、索引和查询向量数据的数据库。普通数据库擅长按字段精确查询，比如订单号等于多少；向量数据库擅长按相似度查询，比如哪几段文档和这个问题最接近。 为什么 AI 应用需要它 大模型应用经常要处理非结构化内容：文档、网页、客服记录、图片、音频。Embedding 模型会把这些内容转成高维...
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